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1、报告正文（一）立项依据与研究内容1。项目的立项依据（研究意义、国内外研究现状及分析、附主要参考文献目录）（1）研究意义随着石化能源危机的来临以及人们环保意识的加强，世界各国争相发展可再 生新兴能源。风电装机容量每年以20%至30%的速度增长，其增长势头迅猛， 据专家预测风力发电量在2020年将占全球发电总量的12%。风力发电已经成为 解决世界能源问题的不可或缺的重要力量。但随着投产的风力发电机数量和容量的不断增加，风力发电机组的运行维护、 故障检测、诊断技术的优化和改进已成为风力发电亟待解决的新课题。长期以来， 风力发电机一直采用计划维修与事后维修方式，计划维修即运行2500h和5000h 后
2、的例行维护，如检查螺栓力矩，加注润滑脂等。该维修体制往往无法全面、及 时地了解设备运行状况。而事后维修则因事前准备不足，从而造成维修工作旷日 持久，损失重大。并且由于近年来大型风力发电机组研究的快速发展，其机械结 构日趋复杂，不同部件之间的相互联系、耦合也更加紧密，一个部件出现故障， 将可能导致整个发电过程中断。因此，有必要对风力发电机组的运行状态进行检 测跟踪，对其故障征兆进行分析处理，预测分析风力发电机的故障趋势，减少事 故发生造成的财产损失，也减少强迫停机的次数，降低发电机的维护费和提高发 电机的可用性，指导风电机组的维护与维修。目前的故障诊断方法虽然为诊断电机的故障起到了重要作用，但也
3、存在如训 练仿真模型耗时，需大量的先验知识，对故障样本的学习缺乏自主连续，实时性 差等问题。为了提高故障诊断的准确性、实时性及鲁棒性，还需加强新方法的研 究，特别是基于生物智能的新方法研究。近年来逐渐发展起来的基于生物免疫机 理的人工免疫系统具有多样性、分布式、噪声忍耐、无教师学习、自组织、自适 应等特点，不需要反面例子，结合了分类器、神经网络和机器推理等学习系统的 一些优点，在复杂系统的故障检测与诊断中具有很大的潜力。通过研究人工免疫 系统，可望产生更有效的风力发电机组故障诊断方法。而传统的故障诊断技术主要依靠单一的故障特征来进行故障判定，且存在样 本需求量大及诊断学习缺乏自主连续性等问题，
4、远不能满足现代化生产的要求。 受生物免疫系统启发而建立的人工免疫系统蕴含了噪声忍耐、自学习、自组织和 自记忆等进化学习机理，为解决旋转机组故障诊断问题提供了一条新的思路，反 面选择算法可以有效判断自我-非我状态，并成功地应用于振动信号异常检测， 动态规模免疫算法能够通过学习进化保持记忆抗体的多样性，实现较好的故障分 类效果，将以上思想应用于故障诊断之中，得到了风力发电机组状态监测与故障诊断的一种新方法。(2)国内外研究现状及分析故障诊断技术自20世纪70年代开展以来，已历经了一个从简单信号测量到 人工智能，再到人机协作的发展过程，快速发展的传统故障诊断技术已在工程应 用中发挥了重要作用。虽然传统故障诊断技术对于比较简单的设备和单一故障， 常能够发挥其独特作用，但是对于大型复杂设备的故障诊断，却显得力不从心， 而此时若采用智能故障诊断理论或方法便是一种合理而有效的选择。本小节将以 旋转机械系统故障诊断为例，对传统和智能故障诊断中的主要方法予以分析和归 纳，并以此为基础，再对本课题理论支持和研究思路进一步给予详细的论述。 现有方法的分析
