高度控制系统是具有复杂控制算法和风能存储系统中频繁设备故障的子系统。风扇发生故障并且满足关闭条件时，数据采集系统和控制系统显示故障特定信息，其中包含许多内容，识别故障类型，以及在风能存储单元中确认维护模式。生产和其他方面的快速恢复产生了许多不利影响。
此，非线性状态的windchill单元俯仰控制故障识别功能可以快速消除冷风能量存储单元的故障，提高冷风储能单元的稳定性，提高冷库的发电性能。文主要以非线性状态估计技术为基础，作为冷库机组变桨控制系统的数据挖掘方法，分析故障的运行趋势和类型。
藏单元的桨距控制系统。家的非线性估计;识别缺陷;变桨控制系统;风能冷库单元中图分类号：TM315文献标识码：A非线性状态估计和建模原理概念状态的非线性解释是NSET，它是一种类型的非线性和非参数建模方法通常用于预期寿命，设备状态监测和电子产品故障监测等领域。线性状态估计建模方法基于实时数据，可以为风能存储单元步进控制系统提供快速可靠的故障识别方法。自工厂。工厂的工业生产过程的设备中，有n个相关的矢量，每个观测点是观测矢量，然后有n个观测矢量用于n个观测。句话说，非线性状态估计建模的第一步是在工业生产过程中运行的设备中构建一个过程存储矩阵，由字母D代替，从在不同工作条件下收集的历史数据。量，过程存储矩阵如下：过程存储器阵列的每列观察向量反映工业生产过程中设备的给定节点的操作状态。选择历史观察矢量数据之后，形成空间，反映整个动态过程。此，施工过程中记忆矩阵的作用主要是展示工厂生产过程中设备正常运行的动态过程。
线性状态估计输入值，Xobs在给定时间用作设备观察向量，相应的输出值是输入值的Xest预测向量。个Xobs可以生成一个通过非线性状态估计确定维数m的向量。= [w1 w2 … wm]并最终计算Xest = D·W。线性状态估计的输出值的集合对应于矩阵中的m个观察向量的线性组合。程记忆。工业生产过程中的操作设备正常时，非线性状态估计的输入观测向量将在正常过程存储器阵列空间中，类似于观察向量内容在进程内存数组中传递，距离也很近。是，如果操作设备在工业生产期间出现故障，则输入观察向量将偏离正常工作空间以指示故障的发生。据开发时间的不同，变桨控制系统的失效分析及其对风能冷库单元变桨控制系统的影响可分为两种：一突然失败，另一个是渐进式失败。然故障是指制造或制造的全部或部分设备的突然故障，这会损坏风冷单元的变桨控制系统。个故障时间很短，很难预测。进式故障是由设备运行期间某些特定部件的老化，磨损和其他性能引起的。
败终于发生了。能存储单元步进控制系统的故障主要集中在风能存储单元步进控制器的通信故障，风控制器的故障不是，步进控制器组件故障和风能存储单元的步进电机温度警告。能存储单元的高度控制系统的故障将阻止叶片的使用，冷凝器价格这可能导致发电系统中的错误。
果发电系统发生故障，则无法按时交付电源。线性状态估计模型基于非线性状态估计建模识别风冷存储单元的变桨控制系统的故障。可以有效地识别风力冷藏单元的类型。库机组风能高度控制系统出现缺陷并找到解决方案。变桨电机温度较高时，可以通过风力发电机冷库的变桨控制系统及时发现问题。
作人员可以考虑两个方面：外部原因和内因。如果桨距控制系统中的速度与异物混合，我们必须先检查桨距控制系统中的变速箱是否被阻塞;由于内部原因，如果变桨电机的电动制动器常开，如果电动制动电路是断线等。们必须首先消除外部原因，冷凝器价格然后消除内部原因。风能储存单元的污泥控制系统的通信失败时，我们可以检查辅助控制器和主控制器之间是否存在通信中断。果辅助控制器不存在不利影响，通讯中断的主要原因可归结为信号。果发生线路问题，请检查机柜等一系列电路是否存在干扰，断线，短路等问题。了解决这个问题，我们解决的解决方案是使用万用表测量中央控制器，线电压为230 V，输出端电压为24 V.如果一切正常，则证明中央控制器没有故障情况并继续搜索。
信线路断开，红线和白线接地，集中器侧的万用表接地。果感觉到电阻，电路没有打开，如果有开路我们可以使用备用电线。果问题仍然存在，请继续检查高度控制系统中的滑环。果风能存储单元的变桨控制系统的变速箱中存在漏油，则容易在滑环中产生油。滑在滑环和销之间以形成油膜。膜阻挡电路和桨距控制系统有时不存在通信信号。
冬季，球场上的沟通失败更多。于检测到的高度误差问题，高度控制器内部可能有故障，导致桨距控制器信号中断。一种可能性是在俯仰控制之外存在问题。于这种类型的音调音调问题，在非线性状态估计下的处理方法如下：当中央控制器不能控制高度时，信号等于0并且它可以进入聚光器检查中央控制器是否损坏。果手动俯仰成功，检查信号输出线是否有虚拟连接或虚线。述滑环问题也可能导致问题。题解决了。中一种方法。论由于上述原因，我们学习了非线性状态估计建模方法和有效的过程记忆矩阵构造方法，非线性状态估计方法简单明了，在此基础上建立了风能冷库的步进控制系统。模型可以识别风冷单元变桨控制系统的运行状态。风高控制系统出现故障的情况下，观测向量与模型的区别可以检测正常条件下的风冷单元的高度。元高度控制系统的故障和风能存储单元的故障识别为定位故障的开发和维护提供了技术建议，也为进一步开发风扇状态检测和性能评估。
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