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随着经济不断发展，电力需求越来越大，从而促使近年来国内内燃机电站行业不断发展，对于发电类动力机的需求非常强劲。发动机公司为了满足用户对高品质发电类动力机的需求，适应市场需要，大量应用于通信、工矿、军事通信、军事、建筑、*等众多领域。并以其体积小、重量轻、结构紧凑、性能优越赢得了广泛的市场赞誉。为了配合在非车用市场的开拓，更好的服务发电机动力机用户，特就发电机动力机的特点、调整维修做一个简短介绍。希望能对用户及从事发电机组调试维修的工作人员在维护保养工作中有一定帮助。
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更高的精度和正确率。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。

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。

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。

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。
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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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