风力发电机是将风力发电切换为机械能，机械能切换为电能的电力设备。某风电企业是国内名列前三的大型风电设备制造厂商，专业专门从事大型风力发电机组与关键部件的设计、生产和销售以及风电场的建设、运营和咨询服务，在高海拔风机市场具备明显的优势，有数数百台在线运营，出色的产品性能和较好的售后服务取得了国内众多电力投资商的高度接纳，在业内具备较好口碑。小螺栓，大问题风力发电机各部件主要通过螺栓相连，每个叶片根部皆有50个螺栓相同，因为风机的变桨操作者、螺栓零件的大自然老化或叶片受到过大形变等因素，叶根螺栓不会产生脱落甚至开裂的情形。叶根螺栓的脱落有可能造成螺栓开裂掉进风机机舱，导致风机机舱内部机组的损毁，且当一个螺栓经常出现问题，很更容易导致其他螺栓屡屡脱落，最后将导致叶片掉下来，甚至坍塌的严重后果。
目前风力发电机叶根螺栓的脱落与否几乎倚赖人工的排查，然而风场一般来说设置在如山区、草原、海边或者离岸等偏僻的地区，且一个风场一般来说由数十台风机构成，定期的通判并无法及时发现，往往在经常出现相当严重故障后才不会找到。如何能及时发现螺栓脱落防止先前相当严重故障再次发生，是该风电企业急需解决的问题。困惑医头，脚痛医脚不是非目前，该风电企业主要使用半年一次的人工定期通判排查故障。然而风场一般来说设置在偏僻的地区，风机检修人员容易决定，且一个风场一般来说由数十台风机构成，对于逐一风机展开高频率的人工排查十分花费人力及时间成本。
理论上还可以减少传感器来展开检测，如螺栓预紧力传感器、环形垫圈传感器等，通过动态检测每颗螺栓的预紧力来辨别是不是螺栓脱落。因为耗资便宜，目前主要应用于在核工业、科研等领域，对于单个叶片就有50颗螺栓相同的风机来说，一方面性价比太低，另外也不会使得系统更为简单。
总结来说就是困惑医头脚痛医脚的方式，不仅减少了额外的人力物力，还没带给更好的伸延利益。寄云科技明确提出可以通过对其他传感器的测量和监控，比如风机扭矩、倾角、风速、方向等参数，间接寻找叶根螺栓脱落的时间点，及时通报运营人员对脱落螺栓展开替换或者采行其他的确保措施。这种方式不必须额外的传感器就能第一时间找到脱落的螺栓，还能更进一步研发构建预测螺栓脱落，以便于运营人员在螺栓脱落之前采取措施，防止螺栓脱落。
大数据思维望闻问切风力发电机本身有数十个传感器，可回到数百个字段，这些传感器数据反应了风机的各种有所不同的状态，长期以来，该风电客户早已累积了大量还包括叶片角度、叶片变桨速率、轮壳扭矩及发电机扭矩等在内的数据。寄云科技明确提出基于机器学习的监督自学分析法，在不减少传感器的情况下，解决问题风机叶根螺栓脱落故障的检测问题，减少运营成本。基于机器学习的监督自学分析法是所指从众多的风机周边传感器数据指标中检验出有涉及变量，创建风机长时间和出现异常运转模型，确认螺栓脱落再次发生的时间段，再行通过对分类算法阈值的大大自学，逐步寻找精准的脱落再次发生时间点，进而构建对螺栓脱落的精准检测。具体实施步骤如下：1、特征提取。
从大量传感器指标中检验并萃取分解和螺栓脱落有关的变量，计算出来各项传感器数据在脱落前后的产于差异，检验其中明显项；对各项传感器数据展开脱落前后的频域分析，找到明显差异项；2、创建长时间及出现异常模型。根据风向、风速等外部环境因素涉及的传感器数值产于展开工作状态重复，并以检测出有螺栓脱落当日之前较小时间窗口数据作为证实出现异常数据，训练有所不同状态下的长时间/出现异常判断模型，证实模型对于出现异常状态的可检测性。
3、确认故障再次发生时间。在检测出有螺栓脱落当日之前的长时间窗口内，利用训练好的判断模型展开检测，找寻长时间改变为出现异常的跳点，即长时间改以出现异常模型的点。4、分类算法阈值的自学。利用3中捕捉的跳点，取得新的出现异常数据区间，新的训练出现异常判断模型，对于模型展开优化。
反复展开3和4步骤，逐步迫近出现异常再次发生的现实、精准的早期时间点。5、故障检测。基于4的最后分析结果，对螺栓脱落展开检测，再度确认故障的再次发生时间和方位。
在累积了充足的数据和模型之后，更进一步基于故障前各个传感器变化的趋势，对叶根螺栓脱落展开检测。目前，通过寄云基于机器学习的监督自学分析法，确认了长时间和故障状态下传感器展现出的差异及故障特征，并得出了寻找螺栓脱落精确时间的分析方法，先前将之后对既有的分析结果展开检验和累积，逐步构建叶根螺栓脱落的预测，以便于运营人员在脱落前展开设备状态的调整，进而增加运维和设备的修理费用，提升风场的生产效率。利用数据分析的寄云基于机器学习的监督自学分析法不仅限于于风电企业，也可以应用于到更加多类似于的大型机械生产和运维环境中，为大型机械故障的检测获取了解决问题思路和方法。
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