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先求取正常行为模型输出与实时数据输出的残差，其状态参数残差表示如下:
    将发电机运行工况作为分类变量引入状态监测模型，采用基于混合输入模糊网络建立发电机正常状态下的行为模型，通过发电机实际运行数据与正常行为模型的残差确定多元高斯函数的概率密度分布，根据概率密度等高线设定i}}值，实现对发电机发电机输出功率与转子转速的异常监测。该方法克服异常监测模型繁多而且计算量大的缺陷，可同时进行多参数的异常监测，并且方法的计算复杂度和异常状态诊断正确率**其他对比方法。
    发电机系统的状态监测对于评估发电机状态具有深远意义，有利于发现发电机早期的劣化趋势，并针对该问题对发电机制定运维计划，节省经济投入。在考虑了发电机不同工况下，建立了发电机的正常状态下的行为模型，并通过多元高斯函数的方法进行发电机的状态监测和异常识别，并验证了方法的有效
主要工作
    对国内外研究成果的学习以及对研究现状的分析和总结，确定了的研究方向，内容安排如下:
1章先对发电的背景及状态监测的研究意义进行了介绍，详细分析了国内外状态监测技术和故障诊断技术的研究现状，分别介绍了基于物理特征变化的发电机组状态监测和基于数据驱动的发电机组的状态监测技术，结合现阶段研究现状的不足，给出了监测发电机组发电机运行状态的思路。
    2章先对发电进行了介绍，研究分析了发电机的结构与工作原理。接着对发电机组的运行特进行介绍。并只针对发电机具有不同运行工况这一问题，对发电机组的不同工作状况进行划分并对运行工况进行了详细的介绍。
    3章先介绍了FAST系统的基础理论支撑，介绍了叶素动量理论等基础理论。接着对FAST中发电机模型的参数进行了介绍，并通过仿真实验得到了发电机组的状态参数数据。
    4章先介绍了模糊网络的基础知识，并提出了一种混合输入模糊网络的模型结构，并详细介绍了其模型结构的辨识与其模型参数的训练方法。通过设计数值仿真对比实验，来验证混合输入模糊网络在处理还有分类变量的数据时的可行与优越。
    5章，先对FAST系统中得到数据进行整合，并介绍了对从FAST系统中得到的发电机状态参数数据的预处理方法，构造出原始的状态特征样。考虑到原始的特征样特征较多，运用随机森林算法对原始的状态特征样进行特征提取。通过建立发电机组发电机系统的正常行为下的状态参数模型，对其进行状态监测，并与通过其他算法得出的模型进行对比实验。后通过建立残差的多元高斯函数模型对发电机组发电机系统进行异常识别，并判断其程度评估。

发电机组与直驱式发电机组不同，其拥有较为复杂的传动系统和偏航和变桨控制系统，以保证在较低风速下发电机组较高的利用率。发电机通常处于恶劣、多变的环境中，风的随机可以使其齿轮箱等传动机构承受多变的负荷，因为与直驱发电机不同，发电机具有齿轮箱，其齿轮箱中齿轮及其轴承会承受较大的力，从而使会出现较重的磨损，根据统计在发电机组中，齿轮箱的故障频发，具有较高概率。而且，式风机的具有双向能量流动的特点，发电机的定子和转子都可以馈电，相应的能量流动系统也较为复杂，因此其器件容易损坏，故障率较高。由于风机的构成具有复杂，故障表现形式千变万化，总体可归纳为电气故障和机械故障两类。通过对大型发电机组都进行故障诊断总结得出，有些部位的故障概率很大，但是修复时间短，对于场发电量影响不大，而有些关键部件尽管故障概率不是很高，但是一旦损坏对机的发电量影响很大。

发电机组的设计风速是影响发电机组的输出功率重要因素，设计风速具有三种不同的风速，分为额定风速、切入风速和切出风速。当发电机组达到额定功率的时候所对应的风速叫做额定风速额，其大小主要是与当地的风资源息息相关。额定风速的大小直接与发电机的容量成正比，决定了发电机的投入成和总体设计。切入风速是发电机处于工作状态下的低风速，而切出风速是发电机能够忍受的大风速，当**过切出风速时，发电机就会处于停机保护状态。
风机的基能主要是指风轮的气动能，即吸收和转化的能。功率特是反映风机基能的重要指标，直接影响其年发电量的多少。发电机组功率特除取决于风率特外，还取决于发电机组传动系统和发电机的效率W及发电机组的运行方式。发电机组功率特一般用发电机组输出功率随风速的变化曲线即功率曲线(P-Tl)来表示。

实验研究的发电机的状态参数数据是通过FAST进行仿真来获取的，发电机的模型详细参数己经介绍。发电机的状态参数数据采集的时间间隔越短，越能体现发电机的运行状态，越有利于发电机的状态监测与异常识别，从而进行发电机的异常识别。因此，实验设定发电机状态参数数据的采集时间间隔为0.02秒。每0.02秒采集的发电机的状态参数数据包含时间、风速、功率、桨距角、发电机转子转速、发电机转子扭矩等，达32种状态参数。
    因为从FAST仿真模型中得到的发电机状态参数数据具有噪声等问题，不能十分准确的反应发电机的状态，因此需要对从FAST中得到的数据进行数据的预处理，以期得到理想的数据，尽量减少数据的噪音等问题。从而使发电机的状态参数数据准确的反应发电机的状态。
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发电机用途：外出探险、夜市照明、鱼排养蜂、哨所、海岛渔船、农村山区、草原牧区、家居照明、山区发电、放牧看林、通讯站、各行各业备用电源
根据实际使用设备不同，对发电机要求功率不同
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