在工业物联网和互联网 时代，风能的运行和维护也引发了一股向智能服务转型的浪潮。心是分析风能冷藏机组件的运行数据，并将其应用于运行和维护服务的各个方面。据分析的核心是数据特征的工程设计和设备健康的预测。征是数据分析的原材料，对最终模型的影响非常重要。果数据被很好地提取，模型将非常令人满意。征提取分为人工特征提取和特征自动提取。多数传统方法包括提取人造元素。业人员使用特殊算法根据经验评估错误，这不仅是非常重要的一步，而且是开发中的重要一步。

　　而，风能存储单元的故障不仅是涉及多个学科的复杂问题，而且组件的数量很重要且应用环境非常多样化。表明找不到一种方法来做出准确的判断是不可能的。了提高健康预测水平，必须具有高质量的功能，并不断提供新功能和增加功能的数量。需要不断了解问题并访问其他数据源。然可以执行自动特征提取，但组合特征将显着增加特征的数量，远远超出手动提取的规模和速度，从而产生更好的预测模型。冷存储单元的故障通常是指制冷存储单元的特定功能的丢失或减少的事件或现象。产或效率降低并影响电力生产。使用冷藏单元期间，由于摩擦，外力，应力和化学反应，部件磨损，腐蚀，破裂等。强存储单元的维护和维修，快速捕获元件损坏，并在元件进入停电前调查，修理和更换隐患，避免由于组件损坏或损坏。藏的危险也是一个问题：它们涉及安全性，成本和早期预判，它们通常指的是冷藏单元失去其最佳性能或冷藏单元运行的状态。病“。片是风力涡轮机冷藏单元的关键部件之一，由于其形状大，冷库安装工艺复杂，在层压过程中容易产生折痕。

　　玻璃纤维松散铺设时，复合层会起皱。果玻璃纤维的方向偏离15度，材料的负载阻力将减少50％。复合层中折痕的存在将导致刀片破裂。片的根部是所有负载的收集区域，具有重载，复杂的力和非常可能的皱纹。的传输是叶片内部开裂的表现。验表明，当折叠高/宽比达到0.1时，根部位置的疲劳强度随循环次数增加，表明显着下降趋势。部原因是由于内部因素，内部原因是失败的本质。先，有许多形式的外部原因，如风速，方向，振动，雪，霜，湍流（地形）等。
　　种外部因素的影响因素或影响权重也不同（如下文调查的情况），并且可能是动态的。次，外部因素引发故障，并且有充分的证据表明刀片故障是批量爆炸并且几乎同时发生。重要的是，为什么内部原因导致失败的性质？叶片由玻璃纤维或具有特定空气动力学形状的其他材料制成，冷库安装其需要在各种气候条件下的恒定周期性和非周期性运动。是刀片的本质。

　　片的失效是不可避免的，但生命周期是不同的。理论上讲，这可以解释为：首先，在叶片制造和分配过程中，很难保证叶片不会出现质量问题（材料，工艺，设计，运输，安装和调试）。;）;其次，在外部和客观气候条件下，在周期性和非周期性长期运动之后，叶片材料的内部发生变化，即产生微观裂缝。后，微裂纹指数变大，最终产生可观察到的裂缝。然，在微裂纹或裂缝足够大之后，外部因素将成为主导因素。解释了仅观察外部因素的模型将产生许多误报或漏报。
　　多数方法使用周期性负载，使用力传感器和线性累积来实现，并且不适用于许多特定应用。先，导致故障的许多因素不是周期性负载，例如湍流，电流和电压，温度等。
　　用机器学习方法提取各种随机负载也很重要。次，使用称重传感器的研究方法不够实用，因为风机运行的实际环境太不同，很难研究具体情况，然后将其扩展到各种类型的风电场。候区域。

　　虑到上述各种原因，我们提出了一种新的叶片裂缝预测方法，该方法采用自动学习方法从传感器的瞬态数据中提取随机载荷，然后生成线性累积疲劳曲线。过监测疲劳曲线来预测裂缝和叶片严重性，从而实现预测性维护。TFIDF是用于处理自然语言的常用算法。TFIDF是一种统计方法，用于评估单词对一组文档或一个语料库文档的重要性。词的重要性与其在文件中出现的频率成比例地增加，但与其在语料库中出现的频率的倒数平行地减小。索引擎经常应用各种形式的TFIDF加权来测量文档和用户查询之间的相关程度。了TFIDF之外，Web搜索引擎还使用基于超链接分析的PR（PageRank）算法来确定搜索结果集中的文档顺序。
　　果样本中的特征更频繁出现，则应将其视为更重要。果函数出现在多个样本中，则对样本的影响越小，其重要性越低。理论指出，对于循环载荷的每个效应，部件损坏可以线性叠加。设在一定程度的应力下，当前施加的载荷应力水平下的疲劳寿命为N，并且在疲劳失效期间吸收的总工作量为W，并且仅在部分损坏是Wi，并且周期数由ni定义。果材料定义为N，则Wi [] W = ni [] N.公式中的a值通过实验确定，其他参数与原始理论具有相同的含义。一些疲劳测试中，a的平均值为0.68，四舍五入为0.7。着信息和计算机技术的发展，大量的科研成果已应用于冷库的健康预测研究和失败预警，同时加强和通过拓宽相关学科的内涵。要对数据处理技术和健康预测进行智能研究才能进入新的发展阶段。之，健康预测和冷藏失败预警应基于多层次的多学科合作与协调，相互借鉴，寻求边缘学科的发展。产维护部门，管理部门，利用部门和技术部门必须密切合作，深入推广该技术，在智能化运维，维护和发展中发挥实际作用。能的预防性维护。
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