【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及风力发电机组故障诊断，尤其涉及一种基于多智能体的风电机组液压系统故障诊断方法及装置。
技术介绍
1、风能作为重要的可再生资源，开发利用日益广泛，风电机组装机量逐年上升。液压系统是风电机组的关键部分，由动力元件、执行元件、控制元件、辅助元件和工作介质构成，依据帕斯卡定律，通过液体压力能实现能量传递与转换，驱动风机完成各项动作。当前，风机液压系统故障排查存在诸多难题。检修人员需现场登机检查并打压测试，但由于现场环境差异大，后台压力测试值难以还原故障时的真实状况。故障排查多依赖人工经验，通过更换电器元件来尝试解决问题，常因未能准确找到故障根源，导致故障短期内频繁复发。
2、一旦备件供应不及时，机组停机时间将大幅延长。据某风场2024年故障数据显示，液压系统单个机组月内重复性故障在总重复性故障中的平均占比高达52.2％。
3、传统故障诊断方法仅依靠单一的压力数据进行简单人工判断，无法充分利用非结构化的故障排除手册、维护记录等文本数据，缺乏系统性的知识融合。此外，除机组自身运行状态外，备件到位不及时、采用备选...
【技术保护点】
1.一种基于多智能体的风电机组液压系统故障诊断装置，其特征在于，包括：状态感知智能体、多级根因推理智能体和故障处置智能体；其中：
2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，还包括：置信度融合模块，用于根据所述规则推理单元、所述案例匹配单元和所述图谱分析单元输出结果的置信度实施动态权重分配。
3.根据权利要求2所述的装置，其特征在于，还包括：知识管理模块，用于进行诊断经验的持续积累与验证更新。
4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述状态感知智能体通过如下方式将液压原理图拓扑结构转化为液压系统的图结构模型，并与实时运行数据建立动
【技术特征摘要】
1.一种基于多智能体的风电机组液压系统故障诊断装置，其特征在于，包括：状态感知智能体、多级根因推理智能体和故障处置智能体；其中：
2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，还包括：置信度融合模块，用于根据所述规则推理单元、所述案例匹配单元和所述图谱分析单元输出结果的置信度实施动态权重分配。
3.根据权利要求2所述的装置，其特征在于，还包括：知识管理模块，用于进行诊断经验的持续积累与验证更新。
4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述状态感知智能体通过如下方式将液压原理图拓扑结构转化为液压系统的图结构模型，并与实时运行数据建立动态关联：
5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述多级根因推理智能体通过如下方式优先触发所述规则推理单元进行诊断，得到规则推理结果；当所述规则...
【专利技术属性】
技术研发人员：葛娜，王彦龙，谢华，
申请(专利权)人：北京合信锐风新能源发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
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