简介: 摘要:目前,风力发电是全球能源结构调整中的重要组成部分。随着风力发电机组规模的不断增大、寿命的延长,其运行中的状态监测和故障诊断问题日益突出。本研究针对风力发电机组状态监测和故障诊断技术进行了全面探讨。首先,就现有的风力发电机组的主要故障类型进行了系统分类,并对每种类型的故障特征进行了深入地分析。其次,提出了一种基于数据驱动的状态监测和故障诊断系统,利用机器学习方法,通过实时监测和分析风力发电机组的运行数据,实时准确地诊断故障。研究结果表明,这一系统不仅能够有效地监测和诊断风力发电机组的运行状态和故障,还可以为维修决策提供有力的数据支持,显著提高了风力发电机组的运维效率和设备使用寿命。此引领新时代风电设备的智能化应对策略为风电行业的健康持续发展提供了重要的理论和实践参考。
简介:摘要:随着工业4.0和智能制造技术的快速发展,机电控制技术作为连接机械与电子、实现高效精准控制的核心技术,对于提高生产效率、优化产品质量、实现生产线的灵活调整具有重要意义。在智能制造系统的各个领域中,机电控制技术均展现出广泛的应用。在工业自动化领域,机器人和自动化设备通过集成高精度传感器、伺服电机和先进的控制算法,实现了高精度、高效率的生产作业。智能制造装备如数控机床、激光加工设备和3D打印技术,通过机电控制实现了复杂零部件的高精度加工和材料的高效利用。物联网与智能传感器的应用,为智能制造系统提供了实时的数据收集、远程监控与控制的能力,进一步提升了生产线的智能化水平。同时,柔性制造系统中的模块化设计与快速换模技术,也离不开机电控制技术的支持,使得生产线能够迅速适应不同产品的生产需求。