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<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">WCEST</journal-id><journal-title-group><journal-title>Water Conservancy and ElectricPower Science and Technology</journal-title></journal-title-group><issn>2995-4371</issn><eissn>2995-438X</eissn><publisher><publisher-name>Art and Design</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/WCEST.8425</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>风力发电机组故障诊断与维护技术研究</title><url>https://artdesignp.com/journal/WCEST/2/3/10.61369/WCEST.8425</url><author>霍东旭</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2024</year></pub-date><volume>2</volume><issue>3</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2024-03-20</published-time></date></history><abstract>本研究系统性地深入探讨了风力发电机组故障诊断与维护技术，详尽分析了机组结构及其运作机制，为故障诊断和维护奠定了坚实的理论基础。研究重点在于运用先进的信号处理和人工智能技术，包括时频分析、高频共振、模态识别以及机器学习等，显著提高了故障识别的精确度和智能化水平。通过精心设计的故障特征提取与模型优化策略，大幅提升了诊断的效率和准确性。此外，本研究综合分析了预防性维护和智能维护技术，并对维护效果进行了评估，确保了风力发电机组的稳定运行，为风电行业的持续技术创新和可持续发展贡献了关键的技术力量。</abstract><keywords>风力发电机组,故障诊断,维护技术,信号处理,人工智能</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1]谭周锋．风力发电机组状态监测和故障诊断［C］//中国电力技术市场协会．2023年电力行业技术监督工作交流会暨专业技术论坛论文集（上册）.华润风电(雷州)有限公司、广东省湛江雷州市龙门镇南兴风电场；,2023:4.DOI:10.26914/c.cnkihy.2023.049649.[2] 姜金平．风力发电机基础混凝土结构裂缝控制研究［J］．散装水泥，2023,(05):134-136+139.[3] 范贵华，黄文君，赵红飞．风力发电机组液压系统常见问题与维护策略［J］．河南科技，2023,42(20):49-52.DOI:10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2023.20.009.[4] 吴忠强，侯林成．基于Hamilton 多智能体系统的风力发电机组协同控制［J］．电机与控制学报，2023,27(10):193-202.DOI:10.15938/j.emc.2023.10.019.[5] 夏国俊，刘勇，李晓叶，等．风力发电机组主机架结构仿真优化方法［J］．能源工程，2023,43(04):10-17.DOI:10.16189/j.nygc.2023.04.002.[6] 曹宏宇．漂浮式海上风力发电机组故障诊断方法［J］．光源与照明，2023,(07):99-101.[7] 贾益军，胡建新．风力发电机组叶片维修及预防方法初探［J］．大众用电，2023,38(07):51-53.[8] 于娟，邱利莎．风力发电控制专利技术［J］．中国科技信息，2023,(14):17-21.[9] 程丽敏，王铁志，吴剑剑，等．风力发电机组主体结构有限元分析与探究［J］．建筑结构，2023,53(S1):338-342.DOI:10.19701/j.jzjg.23S1711.[10] 张新宇．风力发电机组基础质量检测与运行风险评价研究［D］．石家庄铁道大学，2023.DOI:10.27334/d.cnki.gstdy.2023.000708.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
