風(fēng)力發(fā)電機(jī)組故障預(yù)警策略探討

摘要：故障預(yù)警作為風(fēng)力發(fā)電機(jī)組預(yù)防性維修的一種手段，正逐步被風(fēng)機(jī)運(yùn)維人員所采用?，F(xiàn)闡述了預(yù)警實(shí)施工作的具體步驟和流程，指出針對(duì)不同類型的風(fēng)電場(chǎng)，需采取相應(yīng)的預(yù)警策略。預(yù)警的前提是明確風(fēng)機(jī)故障原因和失效模式，通過評(píng)估預(yù)警的必要性、數(shù)據(jù)質(zhì)量，選擇合適的算法進(jìn)行預(yù)警，最終實(shí)現(xiàn)預(yù)警閉環(huán)。同時(shí)還介紹了預(yù)警經(jīng)濟(jì)性的量化評(píng)估。

關(guān)鍵詞：風(fēng)力發(fā)電機(jī)組;預(yù)警策略;數(shù)據(jù)質(zhì)量;預(yù)警經(jīng)濟(jì)性

中圖分類號(hào)：TK83? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? 文章編號(hào)：1671-0797（2022）05-0048-04

DOI：10.19514/j.cnki.cn32-1628/tm.2022.05.013

引言

大力開發(fā)和利用風(fēng)能是實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰、碳中和任務(wù)的重要手段。當(dāng)前，風(fēng)電機(jī)組裝機(jī)規(guī)模日益擴(kuò)大，風(fēng)電機(jī)組故障集中分布于變槳、主軸、齒輪箱、發(fā)電機(jī)、變頻器、液壓剎車系統(tǒng)。

一些傳動(dòng)鏈故障停機(jī)時(shí)間和備件采購(gòu)周期長(zhǎng)，需要采用大型機(jī)械設(shè)備如吊車等進(jìn)行相應(yīng)的維修[1-2]，這樣不但增加了風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)行維護(hù)費(fèi)用，而且影響了風(fēng)電機(jī)組的發(fā)電量，從而降低了風(fēng)電機(jī)組的經(jīng)濟(jì)性。為降低運(yùn)維成本，提高運(yùn)維效率，風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)維人員開始采用預(yù)防性維修策略，通過故障預(yù)警，在風(fēng)機(jī)設(shè)備還沒有發(fā)生故障或故障尚未造成損壞的前提下開展維修和檢查。

1? ? 針對(duì)不同類型的風(fēng)電場(chǎng)采取相應(yīng)的預(yù)警思路

針對(duì)未出質(zhì)保的風(fēng)電場(chǎng)，風(fēng)機(jī)服役時(shí)間較短，設(shè)備健康度通常較好，可以獲得大量的風(fēng)機(jī)健康數(shù)據(jù)，運(yùn)維人員也有足夠的精力開展預(yù)防性維修，業(yè)主會(huì)及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備缺陷，并要求主機(jī)廠家進(jìn)行維修、更換，預(yù)警的結(jié)果也會(huì)得到較快反饋，預(yù)警工作開展較為順利，這類風(fēng)電場(chǎng)可以作為預(yù)警業(yè)務(wù)的優(yōu)先開展對(duì)象。

針對(duì)投運(yùn)時(shí)間較長(zhǎng)，特別是故障率較高的風(fēng)電場(chǎng)，風(fēng)機(jī)健康度不夠理想，風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)維人員疲于處理故障，這類風(fēng)電場(chǎng)應(yīng)優(yōu)先考慮開展專項(xiàng)治理，在確定故障根因的基礎(chǔ)上，采取技改、設(shè)備精維護(hù)、大部件更換等手段，降低風(fēng)機(jī)運(yùn)行安全風(fēng)險(xiǎn)，提高設(shè)備可利用率，預(yù)警應(yīng)該有所取舍，將預(yù)警重點(diǎn)放在齒輪箱、發(fā)電機(jī)、變槳系統(tǒng)等資產(chǎn)價(jià)值較高的大部件上。

2? ? 確定故障原因和失效模式

預(yù)警的目的是在故障發(fā)生前識(shí)別設(shè)備的異常狀態(tài)，提前進(jìn)行檢查和處理，避免設(shè)備健康狀態(tài)逐步劣化造成故障停機(jī)，產(chǎn)生發(fā)電量損失。預(yù)警是針對(duì)特定的故障開展的，只有在確認(rèn)失效模式、掌握故障產(chǎn)生的原因之后，才能有針對(duì)性地采取預(yù)防手段，否則即便識(shí)別出了設(shè)備異常狀態(tài)，但由于無法找出異常原因，也就沒有辦法進(jìn)行處理，設(shè)備健康狀態(tài)仍然會(huì)繼續(xù)劣化。

故障原因分析可借鑒相關(guān)的方法和工具，例如根因分析（RCA）方法[3]、FEMA方法、頭腦風(fēng)暴、魚骨圖、5個(gè)Why等，從人、機(jī)、料、法、環(huán)等角度分析故障原因，魚骨圖法如圖1所示。

在確定故障原因和失效模式之后，建議抽取幾臺(tái)風(fēng)機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)驗(yàn)證，通過分析故障前后時(shí)刻的數(shù)據(jù)，掌握設(shè)備缺陷發(fā)展過程的數(shù)據(jù)特征，明確分析故障以及進(jìn)行預(yù)警時(shí)需要用到哪些測(cè)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，為后續(xù)預(yù)警工作打好基礎(chǔ)。

3? ? 確定預(yù)警的必要性

在開展預(yù)警工作之前，需向現(xiàn)場(chǎng)詳細(xì)了解歷史故障邏輯和原理、故障發(fā)生的原因、故障處理方式和處理效果、是否已進(jìn)行相應(yīng)技改，必要時(shí)進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)踏勘和檢查。需要提前搜集的資料主要包括故障處理手冊(cè)、歷史運(yùn)維記錄、更換臺(tái)賬、損壞記錄、技改方案、現(xiàn)場(chǎng)缺陷照片等。

如果設(shè)備劣化過程是漸變的，例如齒輪箱潤(rùn)滑油變質(zhì)、軸承磨損等，需要一個(gè)時(shí)間過程才能發(fā)展成故障，則可以進(jìn)行預(yù)警;如果設(shè)備劣化過程是短暫或者是瞬間的，例如葉片遭到雷擊損壞、PT100接線松動(dòng)，則預(yù)警較為困難，重點(diǎn)應(yīng)加強(qiáng)日常巡視檢查;如果故障發(fā)生的季節(jié)性比較明顯，例如春季柳絮堵塞齒輪箱散熱片，導(dǎo)致齒輪箱油溫高故障，則建議提前采取措施統(tǒng)一處理，或采取技改措施。

另外，風(fēng)機(jī)SCADA系統(tǒng)包含非停機(jī)告警，例如東汽FD77B風(fēng)機(jī)發(fā)電機(jī)前軸承溫度大于100 ℃會(huì)報(bào)警但不停機(jī)，大于110 ℃才會(huì)故障停機(jī)。非停機(jī)告警也屬于預(yù)警的一種，且閾值通常由主機(jī)廠、大部件供應(yīng)商提供，現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)對(duì)非停機(jī)告警引起重視。非停機(jī)告警閾值往往與故障停機(jī)閾值較為接近，如果告警時(shí)間與停機(jī)時(shí)間較為接近，告警后在很短時(shí)間內(nèi)會(huì)報(bào)停機(jī)故障，則需要根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際需求開發(fā)出能夠增加時(shí)間提前量的預(yù)警。

在完成需求調(diào)研，掌握故障原因、失效模式，確定預(yù)警的必要性之后，需要將以上信息進(jìn)行匯總，形成預(yù)警可行性分析報(bào)告（或者需求確認(rèn)單），和現(xiàn)場(chǎng)人員確認(rèn)之后再開展后續(xù)預(yù)警工作。

4? ? 數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估

預(yù)警的分析對(duì)象是風(fēng)機(jī)各系統(tǒng)（部件）的數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)反映出部件異常情況，故獲得完整、有效的數(shù)據(jù)是開展預(yù)警工作的前提。

4.1? ? 確定預(yù)警數(shù)據(jù)范圍和數(shù)據(jù)顆粒度

對(duì)風(fēng)電機(jī)組進(jìn)行故障預(yù)警，首先需要確定預(yù)警需要用到哪些數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)類型（遙測(cè)、遙信），如果是遙測(cè)數(shù)據(jù)，則需要確定顆粒度（毫秒級(jí)、秒級(jí)、10 min數(shù)據(jù)）;如果是遙信數(shù)據(jù)，則需要確定是故障類遙信（故障、告警、提示）還是普通遙信以及時(shí)間范圍等。

確定預(yù)警數(shù)據(jù)范圍的方法有兩種：一種是經(jīng)驗(yàn)法，根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)確定需要用到哪些數(shù)據(jù)測(cè)點(diǎn)，該方法的優(yōu)點(diǎn)是“短、平、快”，缺點(diǎn)是過分依賴專家經(jīng)驗(yàn)，可能會(huì)漏掉一些測(cè)點(diǎn);另一種是機(jī)器學(xué)習(xí)方法，即分析數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，該方法結(jié)果準(zhǔn)確，但用時(shí)較長(zhǎng);也可以上述兩種方法同時(shí)使用，互為補(bǔ)充。

關(guān)于數(shù)據(jù)顆粒度，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，溫度類故障預(yù)警數(shù)據(jù)一般要求10 min數(shù)據(jù)，壓力類故障、變槳系統(tǒng)故障一般要求秒級(jí)甚至更高顆粒度數(shù)據(jù)。

4.2? ? 確定數(shù)據(jù)來源和導(dǎo)出方式

根據(jù)測(cè)點(diǎn)需求，確定數(shù)據(jù)來源，數(shù)據(jù)通常來源于風(fēng)電場(chǎng)SCADA系統(tǒng)、大數(shù)據(jù)集中監(jiān)控平臺(tái)、風(fēng)機(jī)后臺(tái)、振動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)等[4]，同時(shí)還要確定數(shù)據(jù)導(dǎo)出是否方便快捷，單次最多能夠?qū)С龅娜掌诜秶蛿?shù)據(jù)量，以及數(shù)據(jù)導(dǎo)出是在線實(shí)時(shí)導(dǎo)出還是人工手動(dòng)在后臺(tái)服務(wù)器導(dǎo)出。

4.3? ? 數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估

評(píng)估測(cè)點(diǎn)是否完整、有效，是否包含臟數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)格式是否友好，建議通過編程自動(dòng)化方式評(píng)估和篩選數(shù)據(jù)，一方面評(píng)估數(shù)據(jù)完整性和有效性，另一方面通過程序自動(dòng)剔除臟數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成標(biāo)準(zhǔn)格式，成為可用、好用的數(shù)據(jù)，該步驟往往耗時(shí)較長(zhǎng)。數(shù)據(jù)的完整性、有效性還會(huì)影響后續(xù)預(yù)警方法的選擇。

5? ? 預(yù)警算法選擇

預(yù)警算法主要分為兩大類：專家規(guī)則法、機(jī)器學(xué)習(xí)法。專家規(guī)則法利用專家的經(jīng)驗(yàn)和案例識(shí)別設(shè)備的異常狀態(tài)，機(jī)器學(xué)習(xí)法通過人工智能手段識(shí)別設(shè)備異常狀態(tài)。在實(shí)際使用中有時(shí)采用兩種方法相結(jié)合的預(yù)警算法。

5.1? ? 專家規(guī)則法

專家規(guī)則法主要有閾值法、同工況對(duì)比法、原理法。

（1）閾值法：根據(jù)前期積累下來的大量歷史數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn)、運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)，結(jié)合部件失效原理，設(shè)定一個(gè)預(yù)警閾值，一定時(shí)間段內(nèi)超過該閾值一定次數(shù)則發(fā)出預(yù)警。該方法的優(yōu)點(diǎn)是使用簡(jiǎn)便，不需要分析海量的數(shù)據(jù)，缺點(diǎn)是難以覆蓋不同工況、不同運(yùn)行環(huán)境、不同品牌風(fēng)機(jī)。

（2）同工況對(duì)比法：在相同工況下，將目標(biāo)風(fēng)機(jī)和相鄰風(fēng)機(jī)進(jìn)行對(duì)比，或?qū)⑼伙L(fēng)機(jī)和該風(fēng)機(jī)歷史同期數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比。該方法優(yōu)點(diǎn)是容易理解，缺點(diǎn)是風(fēng)機(jī)工況有無數(shù)種，相同工況的前提有時(shí)無法實(shí)現(xiàn)，預(yù)警時(shí)效性差。

（3）原理法：基于風(fēng)機(jī)自身特性進(jìn)行判斷，例如冬天時(shí)艙內(nèi)溫度應(yīng)高于艙外溫度等。該方法優(yōu)點(diǎn)是簡(jiǎn)便準(zhǔn)確，缺點(diǎn)是應(yīng)用面較窄，只能對(duì)特定情況進(jìn)行分析。

5.2? ? 機(jī)器學(xué)習(xí)法

通過統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法，構(gòu)造相關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)的算法模型，通過編程自動(dòng)化的方式進(jìn)行離線或在線訓(xùn)練和測(cè)試，輸出并展示預(yù)警結(jié)果。常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法有非線性狀態(tài)估計(jì)、LightGBM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等，不同的方法有不同的優(yōu)缺點(diǎn)。機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)運(yùn)算量通常較大，使用時(shí)需要評(píng)估服務(wù)器、內(nèi)存等硬件能否支撐算法正常運(yùn)行。

5.3? ? 兩種算法相結(jié)合的預(yù)警方法

在具體實(shí)施中，可采用兩種算法相結(jié)合的預(yù)警方法。例如，使用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法得到預(yù)警結(jié)果時(shí)，可采用專家規(guī)則的方法對(duì)預(yù)警結(jié)果進(jìn)行解釋。算法沒有絕對(duì)的好壞之分，同一種算法有時(shí)也可適用于多種類型的故障預(yù)警，風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)行環(huán)境和工況是復(fù)雜多變的，算法的學(xué)習(xí)和積累是一個(gè)長(zhǎng)期的過程。確定預(yù)警算法后，需要將方法匯總成預(yù)警原理說明書，并和風(fēng)電場(chǎng)現(xiàn)場(chǎng)討論和確認(rèn)。

6? ? 預(yù)警算法執(zhí)行

根據(jù)選定的預(yù)警算法進(jìn)行模型訓(xùn)練，得到預(yù)警結(jié)果。在使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法時(shí)，需將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本，以非線性狀態(tài)估計(jì)算法為例，訓(xùn)練樣本為風(fēng)機(jī)歷史健康數(shù)據(jù)，測(cè)試樣本為風(fēng)機(jī)歷史告警數(shù)據(jù)或故障數(shù)據(jù)。模型訓(xùn)練和測(cè)試的工作量通常較大，針對(duì)測(cè)試樣本，算法的測(cè)試結(jié)果需要具備準(zhǔn)確性和時(shí)效性，準(zhǔn)確性是指訓(xùn)練出的模型在測(cè)試時(shí)能夠達(dá)到預(yù)期的準(zhǔn)確率，時(shí)效性是指預(yù)警結(jié)果相對(duì)于故障的發(fā)生有一定的時(shí)間提前量。

7? ? 預(yù)警結(jié)果展示和推送

預(yù)警結(jié)果通常包含風(fēng)機(jī)號(hào)、異常信息、最早發(fā)現(xiàn)的異常時(shí)間、最近異常時(shí)間、導(dǎo)致異常的可能原因、建議措施、優(yōu)先級(jí)、可視化圖表顯示和說明等8個(gè)部分內(nèi)容。其中“導(dǎo)致異常的可能原因”和“建議措施”一般根據(jù)異常數(shù)據(jù)特征，結(jié)合運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)、故障處理手冊(cè)、RCA根因分析報(bào)告給出。異常原因和建議措施可按照優(yōu)先順序排序，優(yōu)先級(jí)可以根據(jù)緊急程度分為3類：需要立即處理（48 h內(nèi)上風(fēng)機(jī)處理）、需要盡快處理（2周內(nèi)上風(fēng)機(jī)處理）、下次爬風(fēng)機(jī)處理（6個(gè)月內(nèi)上風(fēng)機(jī)處理）。表1給出了不同異常類型和對(duì)應(yīng)的處理方式。

在對(duì)預(yù)警結(jié)果進(jìn)行展示時(shí)，通常需要搭配預(yù)警時(shí)刻的圖形和圖表，圖形和圖表能夠反映設(shè)備異常時(shí)刻的數(shù)據(jù)特征，方便運(yùn)維人員直觀地分析設(shè)備異常原因，并評(píng)估異常嚴(yán)重程度。預(yù)警信息可視化展示也是預(yù)警實(shí)施過程中的重要步驟。

針對(duì)設(shè)備健康度和設(shè)備異常評(píng)估，還可以采用設(shè)備劣化度、壽命預(yù)測(cè)的分析方法。劣化度在一定程度上表征了機(jī)組當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)相對(duì)于故障狀態(tài)的劣化程度，劣化度計(jì)算公式為當(dāng)前監(jiān)測(cè)參數(shù)的測(cè)量值與故障停機(jī)閾值的接近程度，并且在計(jì)算時(shí)應(yīng)加入監(jiān)測(cè)參數(shù)的趨勢(shì)變化[5]。壽命預(yù)測(cè)可采用威布爾分布方法，威布爾分布廣泛應(yīng)用于失效數(shù)據(jù)分析，也用于壽命數(shù)據(jù)分析。根據(jù)威布爾分布可以預(yù)測(cè)未來一段時(shí)間之內(nèi)大部件失效的數(shù)量，運(yùn)維人員可根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果提前采購(gòu)備件，并對(duì)不同供應(yīng)商的設(shè)備可靠性進(jìn)行評(píng)價(jià)。

預(yù)警開發(fā)人員需要和現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)維人員建立起聯(lián)動(dòng)機(jī)制，將以上預(yù)警結(jié)果整理成固定的格式，定期推送給風(fēng)電場(chǎng)，并接收現(xiàn)場(chǎng)人員對(duì)預(yù)警結(jié)果的反饋。如果是在線預(yù)警，風(fēng)電場(chǎng)運(yùn)維人員可以實(shí)時(shí)收到預(yù)警信息。

8? ? 預(yù)警結(jié)果現(xiàn)場(chǎng)反饋和驗(yàn)證

風(fēng)電場(chǎng)收到預(yù)警結(jié)果后需要采取行動(dòng)并給予反饋，反饋的內(nèi)容應(yīng)包括上機(jī)檢查日期、檢查結(jié)果、修復(fù)方式、異常的根本原因，必要時(shí)補(bǔ)充現(xiàn)場(chǎng)照片。

預(yù)警開發(fā)人員在收到反饋后，需要結(jié)合數(shù)據(jù)進(jìn)行兩方面驗(yàn)證：

（1）驗(yàn)證預(yù)警結(jié)果是否真實(shí)有效。如果現(xiàn)場(chǎng)仔細(xì)檢查后并未發(fā)現(xiàn)設(shè)備異常，需要不斷優(yōu)化、調(diào)整、修改預(yù)警參數(shù)和方法，且預(yù)警方法優(yōu)化、迭代是一個(gè)長(zhǎng)期的過程。

（2）驗(yàn)證設(shè)備異常是否得到解決?，F(xiàn)場(chǎng)運(yùn)維人員根據(jù)預(yù)警結(jié)果，完成異常設(shè)備的維修和處理，預(yù)警開發(fā)人員需要對(duì)維修后的設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，通過數(shù)據(jù)判斷設(shè)備異常情況是否已經(jīng)消失，如果后續(xù)仍然出現(xiàn)預(yù)警，預(yù)警開發(fā)人員需要提醒運(yùn)維人員繼續(xù)進(jìn)行維修和檢查，直至找到設(shè)備異常的真正原因，確保設(shè)備異常情況消失。

預(yù)警開發(fā)人員需要將新出現(xiàn)的設(shè)備異常原因、解決方式補(bǔ)充到專家知識(shí)庫(kù)、故障處理手冊(cè)中，最終實(shí)現(xiàn)預(yù)警案例閉環(huán)。

9? ? 預(yù)警經(jīng)濟(jì)性計(jì)算、預(yù)警方法推廣

風(fēng)電場(chǎng)完成預(yù)警缺陷處理，能夠避免風(fēng)機(jī)缺陷繼續(xù)劣化導(dǎo)致故障停機(jī)，具有一定的經(jīng)濟(jì)效益。不同類型的預(yù)警會(huì)產(chǎn)生不同的經(jīng)濟(jì)效益，有必要對(duì)預(yù)警創(chuàng)造的潛在經(jīng)濟(jì)價(jià)值進(jìn)行量化，具體量化方法可采用如下公式：

預(yù)警帶來的潛在經(jīng)濟(jì)價(jià)值=電量損失+大部件費(fèi)用+

人工費(fèi)用+吊裝費(fèi)用

式中：電量損失是指故障的歷史平均停機(jī)損失，通過預(yù)警避免了發(fā)生故障停機(jī)，從而避免了產(chǎn)生電量損失;大部件費(fèi)用是指通過預(yù)警在塔上更換小件就能解決問題，避免了日后更換大部件所需的費(fèi)用;人工費(fèi)用是指節(jié)省的運(yùn)維人員維修費(fèi)用;吊裝費(fèi)用是指節(jié)省的設(shè)備吊裝、安裝費(fèi)用。

預(yù)警模型完成批量實(shí)施和驗(yàn)證后，以此為基礎(chǔ)，可以將預(yù)警成果進(jìn)行推廣，評(píng)估預(yù)警算法模型是否適用于其他風(fēng)電場(chǎng)不同品牌的風(fēng)機(jī)。

10? ? 結(jié)語(yǔ)

本文探討了風(fēng)力發(fā)電機(jī)組故障預(yù)警策略，即基于已知的故障原因和失效模式、完整有效的數(shù)據(jù)，選擇準(zhǔn)確的預(yù)警算法，并根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)反饋不斷優(yōu)化算法，評(píng)估預(yù)警帶來的經(jīng)濟(jì)效益。本文對(duì)詳細(xì)的預(yù)警步驟進(jìn)行了歸納和總結(jié)，可以為今后風(fēng)力發(fā)電機(jī)組故障預(yù)警工作的開展提供指導(dǎo)。

[參考文獻(xiàn)]

[1] 張文秀，武新芳.風(fēng)電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷相關(guān)技術(shù)研究[J].電機(jī)與控制應(yīng)用，2014，41（2）：50-56.

[2] 楊軍，梁振飛，田力勇.風(fēng)電機(jī)組在線故障診斷系統(tǒng)應(yīng)用案例分析[C]//中國(guó)電機(jī)工程學(xué)會(huì)清潔高效燃煤發(fā)電技術(shù)協(xié)作網(wǎng)2010年會(huì)論文集，2010：546-550.

[3] 彭效然，黎燕航.基于根因分析方法的風(fēng)電場(chǎng)故障處理應(yīng)用[C]//第七屆中國(guó)風(fēng)電后市場(chǎng)交流合作大會(huì)論文集，2020：121-123.

[4] 楊力.風(fēng)機(jī)實(shí)時(shí)故障檢測(cè)與預(yù)警研究[D].成都：電子科技大學(xué)，2021.

[5] 馬良玉，王兵樹，高建強(qiáng)，等.生產(chǎn)過程輕微和早期故障智能診斷的一種新方法[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2002，22（6）：115-118.

收稿日期：2022-01-04

作者簡(jiǎn)介：李琰（1988—），男，河北石家莊人，碩士研究生，工程師，主要從事風(fēng)電后市場(chǎng)服務(wù)產(chǎn)品及技術(shù)改造產(chǎn)品的研發(fā)、推廣工作。