1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....通过判断各子样本验证准通过搭建数字驱动的非线性估计模型来评估风电机组运行的健康状况。等基于合理算法模型的观点，通过监测不稳定空气负载对变桨距系统稳定性的影响来决策相关停机的情况。文献通过对不同故障的预测和隔离，总结风电机组主轴齿轮箱变桨系统及电动机等关键部件的常用故障预测方法。文献通过跟踪检测风电齿轮箱油温温升趋势实现了早期故障诊断，并结合数据验证诊断的有效性。文献利用机器学习中的人工神经网络方法，针对记录中的警报信号识别变。最后测试集引入模型进行检验，故障预测标签如图所示。图表明利用高斯核函数支持向量机模型能有效识别风电机组变桨系统齿形带故障区间。预测输出区间为，这与上述实际转化区间，齿形带断裂。从图图局部放大中可看出部分实际情况为异常的数据点被误判断为正常，而在变桨正常工作区间内也有少数测试点诊断......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....同时在预处理阶段采用求取平均值的方法，定程度上弱化了种情况的特征差异。数据采集与监视控制风电机组变桨基于机器学习的系统故障研究电机论文太原太原理工大学，刘德鹏，李刚，张宏亮，等基于核支持向量机的轴箱磨损状态诊断系统电子科技，熊中杰，邱颖宁，冯延晖，程强基于机器学习的风电机组变桨系统故障研究太阳能学报，。风电机组变桨基于机器学习的系统故障研究电机论文。本文利用以上数据建立基于高斯核函数的支持向量机模型。机器学习中往往会出现训练模型准确率很高，但测试集验证准确性不高的现象。其主要原因主要有训练数据中类情况的特征不明显，预处理数据结果空间分布不平衡及测试集中类分分析对多尺度数据降维，结合风电机组运行状态分析，重组数据，同时保留故障特征信息和信号时序上隐含的信息。相较于仅采用主成分分析的方法，弱化了剔除贡献率小但包含样本差异重要信息数组的不足......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....采用高斯核支持向量机监督学习，验证齿形带断裂故障预测的可行性，并论证该方法具有计算速度快，占用资源少等优点。本文实现的故障诊断方法，首先通过故障机型实现数据训练，其后通过多台同类型故障风电机组和健康机组进行横向验证电机组的监测数据进行整理验证。将预处理步骤中得到的数据分层抽样并按照时序排列。采用相同的惩罚系数和核函数半径，同时用风电机组机器学习模型进行交叉验证。模型训练各测试数组的结果如表和图所示。图中的结果均为识别标签，为判断故障诊断模型的预测准确性，将标签区间回归到各机组原始数据中，并与实际断裂故障发生点作比较。预测准确率及误判样本点总数见表。结合图和表中的结果表明本文对数据的处理方法能较好地预测出不同风电机组的变桨系为消除不同变量量纲和变化幅度不同带来的影响，原始数据都应该做标准化处理，具体步骤步骤采集在线数据，剔除采样值缺省的记录......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....即风速发电机转速机舱温度个桨叶的速度和角度个变桨电机的温度个变桨系统直流充电器的温度和直流电流，作，归化处理步骤设定风速阈值，划分变桨角度的变化区间其中为风电机组变桨角度初设值，为正常工作能达到的最大变桨角度步骤利用主成分方法对不对称数，已成功应用于小样本数据分类模式判别和图像处理等方面。高斯核函数的表达形式为公式式中特征变量，下标代表特征变量的序号，其中≠。风电机组变桨基于机器学习的系统故障研究电机论文。图风速功率曲线样本提取及预处理结合变桨系统的工作原理，以及节划分的区间风电机组的运行状态，选取数据中的风速发电机转速叶片的速度与角度变桨电机温度机舱温度变桨直流电源温度与电流这几个特征量进行分析。考虑到原始样本较大多条记录，以及各参数之对称数据分析，综合标准化处理的风速发电机转速机舱温度数据，最终提取个特征参量......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....计算各区间的平均值和标准差，代表不同特征参量序号步骤重复步骤步骤整理风电场多台风电机组数据，按照有无故障发生分类处理。通过上述方法可有效剔除原始数据中的冗余部分，并在保留数据时序上信息的同时提取表征故障特性的参数。图风速功率曲线样本提取及预处理结合变桨系统的工作原理，以及节划分的区间风电机组的运行状学报，姚万业，李新丽基于状态监测的风电机组变桨系统故障诊断可再生能源，张红义，呼木吉乐图，王冰，等金风风机变桨系统安全链故障处理内蒙古石油化工，高文军基于人工免疫算法优化支持向量机的电力变压器故障诊断研究太原太原理工大学，刘德鹏，李刚，张宏亮，等基于核支持向量机的轴箱磨损状态诊断系统电子科技，熊中杰，邱颖宁，冯延晖，程强基于机器学习的风电机组变桨系统故障研究太阳能学报，。风电机组变桨基于机器学习的系统故障研究电现风力机组变桨系统齿形带断裂故障监测......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....再结合变桨系统工作机理重组训练样本，以高斯核支持向量机建立预测模型，实现由检测数据判别齿形带是否发生断裂故障。本文采用的方法特点为利用主成分分析对多尺度数据降维，结合风电机组运行状态分析，重组数据，同时保留故障特征信息和信号时序上隐含的信息。相较于仅采用主成分分析的方法，弱化了剔除贡献率小但包含样本差异重要信息数组的不足，为时域连续数据预处理提供有效方风电机组变桨基于机器学习的系统故障研究电机论文的相关性，采用主成分分析方法进行特征选择。主成分分析法对数据降维表现良好，主要根据方差最大化原理，通过求解组线性无关且相互正交的向量表征原数据矩阵来寻找累积贡献率较大的特征值，以此利用几个综合指标代表原来众多特征。主成分分析可能舍弃贡献率小的成分造成样本信息丢失，同时对数据的含义解释模糊，缺乏表达特征完整性的能力......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....并次组合以上指标的均值和标准差进行特征提糊，缺乏表达特征完整性的能力。因此本文主要针对个桨叶的角度速度变桨电机温度充电器温度和电流的不对称数据进行主成分分析，并次组合以上指标的均值和标准差进行特征提取。图支持向量机的结构形式支持向量机的最大特征是利用核函数计算非线性变换的内积，规避了目标函数直接非线性变化的复杂性，从而精简了计算资源。高斯核函数在数据存在噪声时有抗干扰能力，并且可通过调节内部函数参数表现数据的局部特征。在模型训练过程中表现为学习速度快，泛化能力强，不易陷入局部极小误。这是由于数据本身在故障状态下与正常状态特征不明显所致，同时在预处理阶段采用求取平均值的方法，定程度上弱化了种情况的特征差异。图风电机组变桨故障识别不同风电机组故障识别为考察模型的泛化能力以及稳定性，对同风场其他台风电机组的监测数据进行整理验证......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....采用相同的惩罚系数和核函数半径，同时用风电机组机器学习模型进行交叉验证。模型训练各测试数组的结果如表和图所示。图中的结果均为识别标签，为判，选取数据中的风速发电机转速叶片的速度与角度变桨电机温度机舱温度变桨直流电源温度与电流这几个特征量进行分析。考虑到原始样本较大多条记录，以及各参数之间的相关性，采用主成分分析方法进行特征选择。主成分分析法对数据降维表现良好，主要根据方差最大化原理，通过求解组线性无关且相互正交的向量表征原数据矩阵来寻找累积贡献率较大的特征值，以此利用几个综合指标代表原来众多特征。主成分分析可能舍弃贡献率小的成分造成样本信息丢失，同时对数据的含义解释论文。为消除不同变量量纲和变化幅度不同带来的影响，原始数据都应该做标准化处理，具体步骤步骤采集在线数据，剔除采样值缺省的记录。首先提取除时间之外的个特征参数......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....作，归化处理步骤设定风速阈值，划分变桨角度的变化区间其中为风电机组变桨角度初设值，为正常工作能达到的最大变桨角度步骤利用主成分方法对。采用高斯核支持向量机监督学习，验证齿形带断裂故障预测的可行性，并论证该方法具有计算速度快，占用资源少等优点。本文实现的故障诊断方法，首先通过故障机型实现数据训练，其后通过多台同类型故障风电机组和健康机组进行横向验证，量化了监测的准确性，监测结果证明模型具有定的泛化能力。该研究结果对降低故障诊断成本，实现未来智慧风电场的管理提供了定的参考方法和工具。参考文献郭鹏，徐明，白楠，等基于运行数据的风电机组塔架振动建模与监测中国电机工故障诊断模型的预测准确性，将标签区间回归到各机组原始数据中，并与实际断裂故障发生点作比较......”。