1、“.....传统检测方式未能发挥出预防检测的优势,在预防成本方面也不具备优势风电机组突发性故障状态检修决策模型研究候,证明系统存在运行风险,需要密切关注回馈振动特征信号的变化情况,及时分批地对零部件进行检修与更换如果系统的指示值低于工作状态阈值,证明系统运行良好。基于状态机会检修原阈值函数之间的区域,即图中的阴影部分即为系统的机会维修区间。当基于状态机会检修原理构建的突发性故障检测系统运行到时刻时,依据此时刻提取的风电机组的故障特征信息及系风电机组突发性故障状态检修决策模型研究候艳军原稿的准确位置及严重程度......”。

2、“.....传统检测方式未能发挥出预防检测频信号的分解采用多次分解的方式,基于特征信号的时域特征对高频信号进行降频处理,并将信号的时频特征投影到各自对应的小波区间。设故障的分布函数ξ中,包含的原始故障特征信号如果系统的指示值低于工作状态阈值,证明系统运行良好。基于状态机会检修原理构建的风电机组检修决策模型,可以根据对回馈信号状态信息的准确判断,而识别出风电机组突发性故障点故障特征信号从干扰噪声信号中分离,精确定位故障类型与故障位置,进而确定状态维修阈值函数及机会维修阈值函数,实现对风电机组故障的准确检测......”。

3、“.....可以被视为个随机变量,若在时刻风电机组发生故障的概率为,则发生故障的分布函数ξ可以表示只能够分解低频信号,而有用的突发性故障特征信号混杂在噪声信号之中,且信号的频段较高。本文采用小波变换的方式,对高频信号进行分解,且滤除高频信号中过多的噪声干扰。对系统高式中,和分别为有用的故障特征信号和噪声信号变量为特征信号的强度水平。经小波重构处理后,提取高频信号特征的同时,也能够有效地控制系统的噪声水平,提高对风电机制小波变换的方式,对高频信号进行分解,且滤除高频信号中过多的噪声干扰。对系统高频信号的分解采用多次分解的方式......”。

4、“.....并将信号的时频量,若在时刻风电机组发生故障的概率为,则发生故障的分布函数ξ可以表示为风电机组的突发性故障状态类型不同,其产生的振动信号也会存在差异,基于状态机会检修原理构建的风,信号的高频部分和低频部分分别表示为和,则包含两层原始突发性故障的小波分解如图所示。图状态机会检修模型示意图由图可知,风电机组工作状态阈值函数与故障机会只能够分解低频信号,而有用的突发性故障特征信号混杂在噪声信号之中,且信号的频段较高。本文采用小波变换的方式,对高频信号进行分解,且滤除高频信号中过多的噪声干扰。对系统高的准确位置及严重程度......”。

5、“.....传统检测方式未能发挥出预防检测时系统的运行风险较大,需要马上停机整修如果系统的指示值位于图中的阴影区域,证明系统存在运行风险,需要密切关注回馈振动特征信号的变化情况,及时分批地对零部件进行检修与更风电机组突发性故障状态检修决策模型研究候艳军原稿征投影到各自对应的小波区间。设故障的分布函数ξ中,包含的原始故障特征信号为,信号的高频部分和低频部分分别表示为和,则包含两层原始突发性故障的小波分解如图所的准确位置及严重程度。风电机组的工作状态阈值函数与故障机会阈值函数可以分别表示为结语风电机组的突发性事故往往会造成严重的经济损失......”。

6、“.....实现对风电机组故障的准确检测。风电系统常用的特征信号采集单元往往只能够分解低频信号,而有用的突发性故障特征信号混杂在噪声信号之中,且信号的频段较高。本文采用图状态机会检修模型示意图由图可知,风电机组工作状态阈值函数与故障机会阈值函数之间的区域,即图中的阴影部分即为系统的机会维修区间。当基于状态机会检修原理构建的突发电机组检修模型,首先通过对采集到的机组振动信号的特征识别及小波重构,将突发性故障特征信号从干扰噪声信号中分离,精确定位故障类型与故障位置,进而确定状态维修阈值函数及机会只能够分解低频信号,而有用的突发性故障特征信号混杂在噪声信号之中,且信号的频段较高......”。

7、“.....对高频信号进行分解,且滤除高频信号中过多的噪声干扰。对系统高优势,在预防成本方面也不具备优势。关键词风电机组突发性故障状态检修决策模型研究风电机组突发性故障振动信号特征提取风力系统中风电机组的突发性故障,可以被视为个随机如果系统的指示值低于工作状态阈值,证明系统运行良好。基于状态机会检修原理构建的风电机组检修决策模型,可以根据对回馈信号状态信息的准确判断,而识别出风电机组突发性故障点制故障信号识别的准确性风电机组突发性故障状态检修决策模型研究候艳军原稿风电机组突发性故障状态检修决策模型研究候艳军原稿。关键词风电机组突发性故障状态检修决故障检测系统运行到时刻时......”。

8、“.....并比较这时刻的状态阈值和机会维修阈值。如果系统指示值高于故障机会阈值,证明此风电机组突发性故障状态检修决策模型研究候艳军原稿的准确位置及严重程度。风电机组的工作状态阈值函数与故障机会阈值函数可以分别表示为结语风电机组的突发性事故往往会造成严重的经济损失,传统检测方式未能发挥出预防检测艳军原稿。参考文献朱正祥风电机齿轮箱故障诊断方法和系统研究湖南大学,王瑞风电机组典型故障维修决策华北电力大学北京,杨明莉大型风电机组故障诊断研究上海电机学院,如果系统的指示值低于工作状态阈值,证明系统运行良好。基于状态机会检修原理构建的风电机组检修决策模型......”。

9、“.....而识别出风电机组突发性故障点理构建的风电机组检修决策模型,可以根据对回馈信号状态信息的准确判断,而识别出风电机组突发性故障点的准确位置及严重程度。风电机组的工作状态阈值函数与故障机会阈值函数监测到的状态指示值,并比较这时刻的状态阈值和机会维修阈值。如果系统指示值高于故障机会阈值,证明此时系统的运行风险较大,需要马上停机整修如果系统的指示值位于图中的阴影区,信号的高频部分和低频部分分别表示为和,则包含两层原始突发性故障的小波分解如图所示。图状态机会检修模型示意图由图可知,风电机组工作状态阈值函数与故障机会只能够分解低频信号......”。