《基于T-S模糊神经网络的风电机组在线状态评估研究》这篇论文主要探讨了利用T-S模糊神经网络对风电机组进行在线状态评估的技术方法。文章指出，随着风电行业的快速发展，风电机组的运行维护变得至关重要，特别是对于风电后市场的运营，状态评估技术的研究成为焦点。T-S模糊神经网络作为一种融合模糊理论与神经网络的模型，能够有效地分析风电机组的健康状态。
神经网络评估理论部分介绍了模糊神经网络（FNN）的基本原理，它将模糊控制理论融入神经网络，具备自我学习和训练能力，能够自动识别输入信息并整合处理。模糊神经网络的优势在于能够反映人类专家的经验知识，但其模糊规则设计通常依赖于主观经验，可能无法客观地进行推理评价。T-S模糊神经网络则旨在结合两者优点，适用于处理模糊和非线性的数据特征量预测评价。
论文中详细阐述了基于模糊神经网络的风电机组评估在线评估步骤，包括评估数据分类整理、数据初步处理、训练和检验数据的生成、网络输入变量隶属度函数的选择、T-S模糊神经网络框架参数的设定以及训练参数的配置。其中，数据的初设处理环节尤为重要，需要从风电场SCADA系统中提取关键监测指标，并通过分层法进行分类和采集，以利于后续的分析和评估。
风电机组在线评估数据的处理涉及多个系统，如发电机、传动系统、变桨系统、偏航系统和外部环境系统等。通过对实时数据的劣化度分析和专家评估，确定每个系统状态的初步评分，作为模糊神经网络的输入样本。接着，通过建立T-S模糊神经网络评价模型，对各子系统分别进行评估，再综合所有子系统的结果，得出风电机组的整体运行状态评估。模糊神经网络的规则确定借助专家知识和层次分析法，以提高运算速度和准确性。而隶属函数和隶属度的选取，如采用高斯型函数，有助于更好地拟合系统实际状态，为风电机组的状态评估提供准确的依据。
这篇研究通过T-S模糊神经网络构建了一套风电机组在线状态评估的系统方法，旨在实现对风电机组健康状态的全面、深入分析，从而提高风电运维的效率和安全性。该模型的应用有助于优化风电场的运营策略，预防故障发生，保障风电行业的可持续发展。
