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风力发电机组故障诊断专家系统研究
  • ISSN号：1009-0134
  • 期刊名称：《制造业自动化》
  • 时间：0
  • 分类：TP206.3[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TK83[动力工程及工程热物理—流体机械及工程]
  • 作者机构：[1]北京信息科技大学现代测控教育部重点实验室,北京100192
  • 相关基金：国家自然科学基金项目（51275052）; 北京市自然科学基金资助重点项目（KZ201311232036;3131002）
作者： 张晓东[1], 许宝杰[1], 吴国新[1], 左云波[1]
关键词： 专家系统, 故障诊断, 风力发电机组
中文摘要：

随着风力发电行业的不断发展,风力发电机的装机数量不断增加。由于其结构复杂和工作环境恶劣,极易发生各种故障。文章通过对风力发电机组故障诊断专家知识进行总结,使用ASP.NET平台开发和SQL Server 2008数据库,利用产生式规则和主观贝叶斯方法相结合实现推理,构建了风力发电机组故障诊断专家系统,通过人机交互实现对风力发电机组故障的在线诊断,并通过其知识库的不断维护更新来提高系统故障诊断的能力。

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期刊信息
  • 《制造业自动化》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:中国机械工业联合会
  • 主办单位:北京机械工业自动化研究所
  • 主编：陈维
  • 地址：北京德胜门外教场口1号
  • 邮编：100011
  • 邮箱：maogp@riamb.ac.cn
  • 电话：010-62372961
  • 国际标准刊号：ISSN：1009-0134
  • 国内统一刊号：ISSN：11-4389/TP
  • 邮发代号:2-324
  • 获奖情况:
  • 机械行业优秀期刊,中国期刊方阵“双效”期刊,获2004-2006年机械行业优秀期刊二等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）
  • 被引量:17230