基于多源传感器融合的风力发电机组振动监测技术研究
赵瑞丰 （ 国华投资河北分公司 ）
https://doi.org/10.37155/2717-5197-0707-73Abstract
随着风力发电产业的快速发展，风力发电机组的运行可靠性备受关注。本文针对风力发电机组的振动监 测问题，深入研究了基于多源传感器融合的监测技术。通过对多种传感器类型与特性的分析，优化传感器布置并构建 数据采集系统，采用先进的信号处理与数据融合算法，实现对振动信号的精确提取和有效融合，进而设计并开发出具 有高实时性与可靠性的振动监测系统软件。经系统测试与性能评估，验证了该技术的有效性，并提出了相应的改进措 施，为风力发电机组的安全稳定运行提供了有力保障。
Keywords
风力发电机组；振动监测；多源传感器融合；信号处理；可靠性Full Text
PDFReferences
[1]杨柳,马宏忠.基于多源信息融合的风力发电机振动
故障诊断研究[J].电气技术,2020,21(12):78-82.
[2]刘涛,李强.风力发电机组振动监测系统的设计与实
现[J].制造业自动化,2021,43(1):111-115.
[3]郑洁,王刚.风力发电机组振动监测中的传感器优化
配置[J].传感器与微系统,2021,40(1):103-106.
[4]王晓辉,郑小霞.基于深度学习的多源传感器融合风
力发电机故障诊断[J].电力系统自动化,2022,46(2):147-153.
[5]赵阳,王建东.风力发电机组振动监测中的传感器数
据融合算法[J].电网技术,2022,46(S1):237-242.
故障诊断研究[J].电气技术,2020,21(12):78-82.
[2]刘涛,李强.风力发电机组振动监测系统的设计与实
现[J].制造业自动化,2021,43(1):111-115.
[3]郑洁,王刚.风力发电机组振动监测中的传感器优化
配置[J].传感器与微系统,2021,40(1):103-106.
[4]王晓辉,郑小霞.基于深度学习的多源传感器融合风
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[5]赵阳,王建东.风力发电机组振动监测中的传感器数
据融合算法[J].电网技术,2022,46(S1):237-242.
Copyright © 2025 赵瑞丰
Publishing time:2025-04-01
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