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申请/专利权人：华润电力技术研究院有限公司;华润新能源投资有限公司
摘要：本发明提供了多源风电机组轴承故障诊断方法，涉及风电机组故障诊断技术领域，该方法通过获取多源异构数，处理后得到全面覆盖风电机组运行的轴承传感数据，特征提取融合形成综合特征向量，训练无监督特征学习模型，建立轴承故障诊断模型，将实时监测的轴承传感数据输入至轴承故障诊断模型，输出每个监测时刻风电机组轴承的运行状态和异常得分，进行异常检测、识别异常点和确定异常类型，使用时间序列分析历史数据和异常点作为输入，应用预设的故障预测模型生成故障预测结果，根据预警阈值生成故障预警信号。通过融合多种监测数据，提高对风电机组轴承故障的检测精度和及时性，实现对轴承健康状态的实时监控和评估。
主权项：1.一种多源风电机组轴承故障诊断方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取用于轴承故障诊断数据融合的多源异构数据，对多源异构数据进行去噪、标准化和缺失值处理的预处理后，得到全面覆盖风电机组运行的轴承传感数据；将得到的轴承传感数据进行特征提取，提取得到风电机组轴承的振动信号特征、温度数据特征、声学信号特征和润滑油分析特征，将提取的特征进行融合形成综合特征向量；使用综合特征向量训练无监督特征学习模型，学习轴承正常和故障状态的特征模式，基于训练的无监督特征学习模型建立轴承故障诊断模型；将实时监测的轴承传感数据输入至轴承故障诊断模型，输出每个监测时刻风电机组轴承的运行状态和异常得分；基于输出的运行状态和异常得分进行异常检测、识别异常点和确定异常类型；使用时间序列分析历史数据和异常点作为输入，应用预设的故障预测模型生成故障预测结果，根据预警阈值生成故障预警信号。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华润电力技术研究院有限公司 华润新能源投资有限公司 多源风电机组轴承故障诊断方法
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