齿轮箱作为风电机组故障率最高的部件,结构复杂、运维困难,影响整机故障率、可靠性、运维成本及发电效率等。通过对风电齿轮箱故障诊断的主要理论、方法及研究现状进行分析并总结存在的问题,提出"五性三化"即动态性、阶段性、多维性、适用性、集成性、定量化、标准化以及统一化共8个方面的解决思路,并结合网络技术、信息技术、大数据技术及人工智能的优势,预测云监测、智能诊断及主动报警的发展趋势。
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