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《大型風力發電機組狀態監測與智能故障診斷》介紹了風電機組相關部件的監測與故障診斷技術，內容包括大型葉片、齒輪箱、主軸、制動系統、發電機、開關設備、互感器、升壓變壓器、變流器等故障在線監測系統的基本組成、故障樹、故障診斷的新理論及新方法。提出了基於專家系統、模糊神經網絡和小波分析三種推理模式集成的風力發電機組合智能診斷策略；基於故障樹和神經網絡模型，建立了由框架和規則混合知識表示的智能故障診斷系統，利用模糊神經網絡來建立風力發電機常見運行故障的專家診斷知識庫；在診斷策略的決策層，利用小波分析、模糊神經網絡和證據理論的融合，提高風力發電機故障的預測精度；利用基於神經網絡的模糊綜合評判，對風力發電機襯墊摩擦係數質量進行準確的綜合評價；並利用小波神經網絡對風力發電機的常見運行故障進行了趨勢預測；提出了採用集成智能傳感器容錯控制方法來實現風電機組的容錯控制；提出了風力發電機的一種綜合安全控制策略。
《大型風力發電機組狀態監測與智能故障診斷》可作為普通高等院校相關專業本科生和研究生的教材，也適合風力發電技術領域的工程技術人員參考。
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