与传统的4／8位单片机相比，ARM的性能和处理能力是遥遥领先的。但与之相应，ARM的系统设计复杂度和难度，较之传统的设计方法也大大提升了，同时也大大拓展了针对ARM芯片特性进行优化的空间，例如针对指令流水线的优化、针对寄存器分配进行的优化等。

针对双向疲劳加载导致的扰动大且叶片惯性大导致控制难度大、精度达不到要求等问题,提出一种基于电磁力驱动的风电叶片双轴疲劳加载新方法。在对该疲劳加载方法研究的基础上,将具有可调增益的模型参考自适应控制算法应用于风电叶片电磁双轴疲劳加载系统。该算法可根据电磁疲劳加载系统的内部频率变化不断地跟踪参考模型的输出。结合先前研究成果,建立风电叶片电磁力驱动的双轴疲劳加载模型试验平台,在现场试验对自适应算法的控制效果进

为减少风电机组传动链故障造成的重大损失和安全隐患,保证机组健康平稳运行,针对风电机组传动链轴承的故障诊断问题,提出一种基于差分进化算法改进支持向量机的故障诊断方法。利用集合经验模态分解方法对原始数据进行处理,提取有效的故障特征,实现信噪分离;采用差分进化算法对支持向量机关键参数进行优化以提高模型的泛化能力和预测精度;利用训练好的模型进行故障诊断。结果表明:所提方法具有准确性和有效性。