基于自适应加权和D-S证据理论的风电机组故障诊断

《基于自适应加权和D-S证据理论的风电机组故障诊断》是一篇关于风电机组故障诊断方法的研究性论文，全文共5页。文章主要探讨了如何利用自适应加权和D-S证据理论来提高风电机组故障诊断的准确性和可靠性。

风电机组作为可再生能源的重要组成部分，其运行状态直接影响到电力系统的稳定性和经济性。因此，对风电机组进行有效的故障诊断具有重要意义。传统的故障诊断方法在面对复杂工况和多源信息时存在一定的局限性，难以满足实际应用的需求。

本文提出了一种结合自适应加权和D-S证据理论的故障诊断方法。自适应加权技术可以根据不同传感器数据的可信度动态调整权重，从而更合理地融合多源信息。而D-S证据理论则能够有效处理不确定性和不完全信息，提高诊断结果的可信度。

通过实验验证，该方法在多个典型故障场景下的诊断准确率均优于传统方法，表现出良好的实用性和稳定性。文章还详细介绍了算法的实现步骤，并对实验结果进行了分析和讨论。

综上所述，《基于自适应加权和D-S证据理论的风电机组故障诊断》为风电机组的智能诊断提供了一种新的思路和方法，对于提升风电设备的运行安全和维护效率具有重要的参考价值。