基于风电机组SCADA数据的主轴承健康状态评估方法研究的任务书.docx

基于风电机组SCADA数据的主轴承健康状态评估方法研究的任务书
任务书
题目：基于风电机组SCADA数据的主轴承健康状态评估方法研究
任务目的：
风电机组的主轴承是关键的组成部分，其健康状态的评估对于风电机组的安全运行和维护具有重要的意义。通过利用风电机组SCADA数据构建主轴承健康状态评估模型，提高风电机组的运行效率和可靠性，同时降低维护成本。本任务的目的是研究基于风电机组SCADA数据的主轴承健康状态评估方法，为风电机组的运行维护提供技术支持。
任务要求：
1.研究主轴承故障的类型和特点。分析主轴承故障机理，确定主轴承健康状态评估的指标体系。
2.分析风电机组SCADA数据的特点和关键参数。结合主轴承健康状态评估指标体系，筛选出与主轴承健康状态评估密切相关的风电机组运行参数。
3.基于筛选的参数，构建主轴承健康状态评估模型。选用现有的机器学习和深度学习算法进行模型构建，并评估模型的准确性和稳定性。
4.在实际风电机组中进行主轴承健康状态评估实验，测试模型的有效性和适用性。提出改进方案，进一步完善主轴承健康状态评估模型。
5.撰写详细的任务报告，包括任务目的、研究内容、实验方法与结果、分析和结论。任务报告应能够清晰地表达主轴承健康状态评估方法的研究思路和创新点，具有较高的学术价值和实用性。
参考文献：
1.ZhangH,WenB,WangD,etal.AnewrollingbearingfaultidentificationmethodcombiningimprovedCEEMDANandSVMinwindturbines[J].AppliedAcoustics,2021,178:107841.
2.PengS,LiJ,WangJ,etal.ANovelHigh-PrecisionBearingFaultDiagnosisMethodforWindTurbineGeneratorSystemUsingaDeepConvolutionalNeuralNetwork[J].AppliedSciences,2019,9(3):567.
3.JiaQ,ZhangY,YangX,etal.Combinedfaultfeatureextractionforgearboxandgeneratorbearingsinwindturbineviamultidimensionalprincipalcomponentanalysisundermulti-operationalconditions[J].JournalofSoundandVibration,2021,498:115997.
任务进度安排：
第一阶段：（2周时间）
确定研究主轴承健康状态评估指标体系，分析风电机组SCADA数据的特点和关键参数。完成文献综述和理论分析。
第二阶段：（4周时间）
构建主轴承健康状态评估模型，包括数据预处理、特征提取和模型构建。选用现有的机器学习和深度学习算法进行模型构建，并评估模型的准确性和稳定性。
第三阶段：（4周时间）
在实际风电机组中进行主轴承健康状态评估实验，测试模型的有效性和适用性。提出改进方案，进一步完善主轴承健康状态评估模型。
第四阶段：（2周时间）
撰写任务报告，包括实验方法和结果、分析和结论等内容。对模型的准确性、稳定性和实用性进行评价。
参考工作量：
文献综述和理论分析：400字
模型构建和实验测试：600字
任务报告撰写：200字
总计：1200字