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基于SCADA数据的风电轴承运行状态评估及预测的任务书
任务书
一、任务背景
随着风电产业的迅猛发展，风电场的装机容量不断提升，大型风电机组已经成为风电发电行业的主流。风机中的轴承作为重要的部件之一，直接影响风电机组的可靠性和经济性，因此对其运行状态的监测评估及预测具有重要的意义。传统的轴承监测手段主要是基于人工巡检和振动信号分析方法，存在着效率低、成本高、无法进行长期连续性监测等缺点，为此，基于SCADA数据的轴承运行状态评估及预测成为当前的研究热点。
二、研究目标
本论文旨在开展基于SCADA数据的风电轴承运行状态评估及预测研究，主要包括以下几个方面：
1.采集和分析SCADA数据，建立风电轴承运行状态评估及预测的模型；
2.基于SCADA数据和机器学习算法实现对风电轴承的运行状态进行评估；
3.建立轴承故障预测模型，通过风电轴承的历史运行数据进行预测分析；
4.针对轴承异常情况进行决策，提出优化建议，早期发现并消除轴承故障，提高风电机组的稳定性和经济性。
三、研究内容与方法
1.数据采集和预处理
本论文将采用具有代表性的风电轴承的运行数据，借助OPC服务器和SCADA系统实现原始数据的采集与处理。数据预处理方面，主要包括数据清洗、异常值处理、重复数据去除等。
2.特征提取与选择
采用主成分分析（PCA）和互信息法（MIC）等方法对轴承运行状态的特征进行提取和选择，并筛选出对应于轴承状态变化的关键特征。
3.轴承运行状态评估
运用支持向量机（SVM）、神经网络等机器学习算法，建立风电轴承的运行状态评估模型，实现对其状态的自动监测和预测。
4.轴承故障预测
针对轴承故障预测问题，将建立不同的预测模型，包括改进的深度学习模型、时间序列模型等。在预测模型中，将运用LSTM、GRU等算法。
5.提出优化建议
针对轴承异常情况，本论文将给出相应的优化建议，通过对SCADA数据进行分析，在异常情况发现后及时对设备进行维修和优化，从而有效提高风电机组的可靠性和经济性。
四、进度安排
本论文的研究工作预计在半年内完成，具体进度安排如下：
第一阶段：数据采集和预处理（两周）
1.收集风电轴承的运行数据，包括振动信号、温度、电流等数据。
2.借助OPC服务器和SCADA系统实现数据的采集和预处理。
第二阶段：特征提取和选择（两周）
1.使用主成分分析和互信息法等方法进行特征提取和选择。
2.筛选关键特征，为后续分析和建模做准备。
第三阶段：轴承运行状态评估（三周）
1.基于机器学习算法建立风电轴承的运行状态评估模型。
2.对建好的模型进行测试和优化。
第四阶段：轴承故障预测（三周）
1.建立预测模型，包括改进的深度学习模型、时间序列模型等。
2.对预测模型进行测试和优化。
第五阶段：提出优化建议（一周）
1.对异常数据进行分析，及时发现轴承故障并给出相应的优化建议。
2.汇总论文、准备答辩材料。
五、预期成果
1.建立基于SCADA数据的风电轴承运行状态评估及预测模型；
2.实现对风电轴承运行状态的监测评估、故障预测以及提出相应的优化建议；
3.发表相关SCI论文一篇，获得学位。