基于自编码网络的海上风电机组典型故障诊断方法

摘要：

当前海上风电机组故障诊断大多只利用SCADA系统数据或振动监测系统数据中一种数据源,诊断精度较低.为此,提出一种基于自编码网络的海上风电机组典型故障的数据融合诊断方法.首先,采用自编码网络分别对SCADA系统数据和振动监测数据的故障特征降维,并将二者融合.然后,采用两类故障特征融合的深度自编码网络故障诊断模型对典型故障进行检测及分类.最后,通过实际运行案例验证了本文提出的深度自编码网络故障诊断模型的有效性.

关键词：海上风电机组、数据融合、典型故障、智能诊断、自编码网络

所属期刊栏目：48

分类号：TH133.3

资助基金：南方电网数字电网研究院有限公司科技项目;广东省重点领域研发计划项目

在线出版日期：2022-08-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：95-100