【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于风电机组设备运维，具体涉及一种基于知识图谱的风电机组故障诊断与修复方法及相关装置。
技术介绍
1、风力发电是通过发电机将机械能转化为电能的发电方式，风力发电作为一种清洁、可再生的能源利用形式，在全球能源结构调整中扮演着越来越重要的角色，随着风电技术的不断进步和风电装机容量的持续增长，风电场的运行维护问题日益凸显。
2、风电机组由叶片、齿轮箱、发电机、变流器等关键部件组成，风电机组长期工作在恶劣的野外环境中，承受着风力、温度、湿度等外部因素的影响，极易发生各种机械故障和电气故障，这些故障的发生不仅会导致风电机组停机，降低发电效率，还可能引发安全事故，造成设备损毁和经济损失。因此,对风电机组进行状态监测,实现故障的早期诊断和快速修复具有重要意义。
3、目前，风电机组故障诊断主要采用基于信号处理和物理建模的方法。例如，通过分析风电机组的振动、温度和油品等监测信号，构建故障特征库，利用模式识别、机器学习等算法实现故障分类与定位。这些方法在特定工况下取得了一定的诊断效果,但仍然存在一些问题和挑战:一是风电机组...
【技术保护点】
1.一种基于知识图谱的风电机组故障诊断与修复方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的诊断与修复方法，其特征在于，所述构建风电机组领域知识图谱，并对风电机组关键设备的运行数据进行采集，具体包括：
3.根据权利要求1所述的诊断与修复方法，其特征在于，所述提取风电机组中所述关键设备运行数据中的故障特征，对所述故障特征进行故障分类并进行智能诊断，将诊断出的故障类型映射到所述知识图谱中，具体包括：
4.根据权利要求3所述的诊断与修复方法，其特征在于，所述故障类型包括叶片开裂、齿轮磨损和轴承过热。
5.根据权利要求1所述的...
【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的风电机组故障诊断与修复方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的诊断与修复方法，其特征在于，所述构建风电机组领域知识图谱，并对风电机组关键设备的运行数据进行采集，具体包括：
3.根据权利要求1所述的诊断与修复方法，其特征在于，所述提取风电机组中所述关键设备运行数据中的故障特征，对所述故障特征进行故障分类并进行智能诊断，将诊断出的故障类型映射到所述知识图谱中，具体包括：
4.根据权利要求3所述的诊断与修复方法，其特征在于，所述故障类型包括叶片开裂、齿轮磨损和轴承过热。
5.根据权利要求1所述的诊断与修复方法，其特征在于，在映射后的所述知识图谱中，使用图模式匹配和规则推理技术，自动生成修复方案，具体包括：
6.根据权利要求1所述的诊断...
【专利技术属性】
技术研发人员：符浩，赵江，詹彪，于涵，王忠杰，刘吉辰，薛晗光，
申请(专利权)人：华能赫章风力发电有限公司，
类型：发明
国别省市：
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