基于传感器技术的风电机组在线故障诊断研究

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Abstract

针对风电机组复杂运行环境下故障诊断准确性与实时性不足的问题，围绕传感器技术与多源数据融合方法展开研究。构建了涵盖振动、温度与应变的多源传感器数据采集系统，提出基于信号预处理与特征提取的融合分析策略。通过建立机器学习故障识别模型，结合动态阈值更新机制，优化了在线诊断的实时性与准确性。设计了完整的硬件架构与软件平台，实现诊断系统的闭环验证。研究表明，该方法可有效提升故障特征辨识度，增强系统鲁棒性，为风电机组智能运维提供理论支撑。

Keywords

风电机组

传感器技术

多源数据融合

在线故障诊断

机器学习

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