机器学习在风电机组故障诊断中的应用研究
摘要
本文聚焦于机器学习技术在风电机组故障诊断领域的应用研究，旨在构建一套系统化的智能诊断框架。研究首先剖析了风电机组关键部件的故障机理与信号特征，为后续诊断模型奠定理论基础。针对风电场实际运行数据存在的噪声与冗余问题，系统探讨了数据预处理与特征工程方法，以提升数据质量。在此基础上，分别构建了基于监督学习的分类模型、基于无监督与半监督学习的异常识别模型，实现了对已知与未知故障模式的有效判别。最后，建立了多维度的模型评估体系与优化策略，重点关注模型的泛化能力与边缘端部署可行性。通过上述研究，形成了一套从数据处理到模型部署的完整技术路径，为提升风电机组运行维护的智能化水平提供了理论支撑与方法参考。
关键词
风电机组；故障诊断；机器学习；监督学习；特征工程
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DOI: http://dx.doi.org/10.12345/dlynyqy.v4i5.39234
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