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发电机异常识别方法
运用含分类变量的混合输入模糊网络对发电机的正常行为模型进行重构建模，得到发电机的正常状态下的行为模型。要对发电机的异常进行，先识别出发电机的异常行为模式。异常检测的目标是发现与大部分其他对象不同的对象。通常，异常对象被称作离群点，因为在数据的散布图中，它们远离其他数据点。所谓离群点就是一个观测值，它与其他观测值查遍如此之大，以至于怀疑它是由不同的机制产生的。
运用混合输入模糊网络对发电机的正常行为模型进行重构建模，得到发电机的正常状态下的行为模型。要对发电机的异常进行，先识别出发电机的异常行为模式。对于发电机的异常监测，发电机处于正常的工作状态时，通过混合输入模糊网络所重构的发电机的状态参数与实际值应该是非常接近的。因此，通过模型重构出的状态参数与实际值的残差保持动态的稳定状态，并且发电机的状态参数数据一直保持训练时原有的映射关系。但是当发电机出现异常故障的时候，发电机的状态参数的数据的映射关系一定会发生变化，从而导致残差的异常波动。对残差进行分析，可以对发电机进行故障诊断。
    对于多输入多输出的模型，需要对多变量数据进行异常监测，传统的单一1}7值的方法不足以处理这种多变量数据的异常监测。所以需要把多变量数据转化成单一的度量值。提出基于多元高斯函数模型对发电机的状态参数残差进行分析，把多变量数据转化成概率这一单一的度量值，从而达到对发电机的异常故障进行有效
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。

实验的状态参数数据主要有以下两点特征:
      (1>原始的数据是具有较大噪声。
      (2)相关的状态参数数据具有一定的相关，但是原始数据的相关被掩盖了。
    为了提取状态参数数据的相关，运用了以下数据预处理算法。考虑的发电机所捕获的与风速有关，所以把风速作为所要处理发电机状态参数数据的参考参数。数据预处理算法的步骤如下:
    对于发电机的正常模型建立，特征选择是十分重要的。特征选择就是从原始特征中根据一定的评判标准剔除不相关的特征和选取有效的特征的过程，且在特征选择过后回归或者分类模型具有较高的精度和正确率。初步选择的18个发电机的特征，分析其机理，发电机的功率和转子转速可以较好的反应发电机的状态，所以把发电机的功率和转子转速作为输出，剩下的16个发电机的特征作为输入的话，还是具有较多的特征，所以需要从高维数据中提取或者选择出有用的特息和规律，剔除其中冗余的特征。Davies了筛选优特征子集是一个NP完全问题。

对研究成果进行了总结，并对发电机组的状态监测与异常识别进行进一步的展望，提出了接下来的需要解决的问题与难点随着电力电子技术的快速发展，发电机的技术逐渐成熟化，而且电机可以在波动的情况下实现电能的较稳定的输出，因此在发电领域中的投入与应用越来越多，占有很大的比重。异步发电机中的“”指的是电机对于电网来说的工作方式，其含义就是该异步电机可以从电网吸收电能，也可以向电网进行馈电，可以实现能量的双向流动。异步电机和直驱电机不同的是在于其励磁绕组是立存在的，可以通过调节励磁来进行调节功率因数，所以异步电机又称为交流励磁电机。因此其可调量为3个，即励磁电流幅值、励磁频率、相位。并网型发电系统要求机组输出的有功功率能追踪机所能捕获的大，调节有功功率可通过调节发电机组的转速，使机运行在佳叶尖速比，进而实现大捕获。一般电机的大转差率为25%-35%，因而变频器的大容量仅为发电机额定容量，因此发电机系统的总成比直驱的发电机较低。

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
保修政策：，电机和动力质保三年，整机质保一年，免费技术。

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