简介:摘要:风力发电作为清洁能源的重要组成部分,其可靠性和效率对能源供应的稳定性至关重要。振动监测技术在风力发电行业中发挥着关键作用。本文综述了振动监测技术在风力发电行业中的前沿发展,包括传感器技术、数据采集与处理方法以及预测维护系统。重点介绍了基于机器学习和人工智能的振动监测技术在风力发电领域的应用,探讨了其在提高风力发电设备运行效率、降低维护成本和延长设备寿命方面的潜力。
简介:摘要:本论文提出了一种基于人工智能的风力发电机组异常行为检测方法。通过采集风力发电机组的传感器数据,并利用深度学习算法进行模型训练,我们实现了对风力发电机组运行状态的实时监测与异常检测。该方法不仅可以有效识别风力发电机组的异常行为,提高了其运行的安全性和可靠性,还能够在一定程度上降低维护成本。实验结果表明,我们提出的方法在风力发电行业具有良好的应用前景。
振动监测技术在风力发电行业中的前沿发展
基于人工智能的风力发电机组异常行为检测