基于大数据的风机故障诊断的算法研究 - 中国政法大学mba教育中心

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1、中国政法大学硕士学位论文基于大数据的风机设备故障诊断研论文编号：基于大数据的风机设备故障诊断研究——以A公司风机设备故障诊断为例专业：工商管理研究方向：市场营销与现代流通学生：刘继峰学号：1301362169班级：2013级MBA集中班C1中国政法大学研究生院二○一七年三月7中国政法大学硕士学位论文基于大数据的风机设备故障诊断研基于大数据的风机设备故障诊断研究—以A公司风机设备故障诊断为例摘要随着目前雾霾天气在中国不断地出现，以风能、地热能、海洋能、太阳能等为代表的的新能源日益受到人们的关注，国家对

2、于我国能源结构的调整也逐步加快。然而，还要将这些新能源转换成人们日常所需的电能。伴随着科学技术进步和市场变化，风力发电的传统运维方式已经很难满足现代企业的发展需要。近年来，随着大数据技术普及应用，风电运维领域结合大数据技术是未来风电企业的发展方向。本文选取一家典型的风机设备生产制造厂商（以下简称A公司），分析该公司在国内外大环境下的竞争和机遇，分析A公司的发展瓶颈，通过大数据的方法解决A公司面对的难点和痛点。本文以A公司的风机故障诊断为研究对象，以目前风机诊断方式为起点，分析A公司的风机故障诊断模式

3、，发现目前存在的问题；精确预测风机设备的故障发生概率，提高风场运维的工作效率，进而提升企业的市场竞争力,同时也希望能够为国内风电设备企业的设备故障诊断问题提供参考和解决思路。关键词：风机大数据故障诊断7中国政法大学硕士学位论文基于大数据的风机设备故障诊断研STUDYOFEQUIPMENTFAULTDIAGNOSISFORWINDTURBINEBASEDONBIGDATATECHNOLOGY—THEWINDTURBINEFAULTDIAGNOSISOFACOMPANYABSTRACTWiththefo

4、gandhazeweathercontinuestoappear,thestatefortheenergystructureoftheadjustmentfasterandfaster.Thepublicisfullofexpectationsfornewenergy.However,thesenewenergysourcesstillneedtobeconvertedintoelectricalenergy.Becauseofthis,smartgridconstructionhasbecomet

5、hetoppriorityofthework.Withthescientificandtechnologicalprogressandmarketchanges,thetraditionaloperationandmaintenancemethodshavebeendifficulttomeetthedevelopmentneedsofmodernenterprises.Withthescientificandtechnologicalprogressandmarketchanges,thetrad

6、itionaloperationandmaintenancemethodshavebeendifficulttomeetthedevelopmentneedsofmodernenterprises.BigdataisadisruptivetechnologyaftercloudcomputingandInternetofThingstechnology.Bigdatatechnologyislikethe21stcenturyoilandgold,isanotherkeyresourcethaten

7、hancethecomprehensivecompetitiveness.7中国政法大学硕士学位论文基于大数据的风机设备故障诊断研Acompanyisthewindturbineequipmentmanufacturingmanufacturers.Formorethanand10years,AcompanyhasbeencommittedtowindpowerproductsR&D,manufacturing,salesandservice.Withtherapiddevelopmentofwin

8、dpowermarket,Acompanyhasmadegreatprogresssinceitsestablishment.However,duetodomesticandforeignwindpowermarketcompetitionisveryintense,excesscapacity,abandonedwindrateandotherreasons.Acompany'sdevelopmentisfacingaprofoundcrisis.Thispaper