《大型风力发电机组状态监测与智能故障诊断》介绍了风电机组相关部件的监测与故障诊断技术，内容包括大型叶片、齿轮箱、主轴、制动系统、发电机、开关设备、互感器、升压变压器、变流器等故障在线监测系统的基本组成、故障树、故障诊断的新理论及新方法。提出了基于专家系统、模糊神经网络和小波分析三种推理模式集成的风力发电机组合智能诊断策略；基于故障树和神经网络模型，建立了由框架和规则混合知识表示的智能故障诊断系统，利用模糊神经网络来建立风力发电机常见运行故障的专家诊断知识库；在诊断策略的决策层，利用小波分析、模糊神经网络和证据理论的融合，提高风力发电机故障的预测精度；利用基于神经网络的模糊综合评判，对风力发电机衬垫摩擦系数质量进行准确的综合评价；并利用小波神经网络对风力发电机的常见运行故障进行了趋势预测；提出了采用集成智能传感器容错控制方法来实现风电机组的容错控制；提出了风力发电机的一种综合安全控制策略。 《大型风力发电机组状态监测与智能故障诊断》可作为普通高等院校相关专业本科生和研究生的教材，也适合风力发电技术领域的工程技术人员参考。
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