【技术实现步骤摘要】
本申请涉及风电，尤其涉及一种海上风机的故障检测方法及模型训练方法。
技术介绍
1、近年来，我国能源产业转型进程不断加快，我国已成为全球风力发电规模最大、增长最快的市场。风能作为一种可再生能源，具有绿色清洁的特点，是目前世界各国的研究重点。相对陆上风电而言，海上风力资源更加丰富，具有发电量大、发电时间长、对生活环境影响小、不占用耕地、可进行大规模开发等诸多优势，因此，开发海上风力发电技术已经成为风电行业发展的新趋势。
2、相较于陆上风机，海上风机的工作环境更为恶劣且工况更为多变，一旦出现故障需要及时对风力发电机组进行维修。在进行维修时，需首先确定海上风机的故障类型，采用对应的维修模式。通过技术工人凭经验分析判断故障类型的方式，故障诊断效率低下，且容易出现漏检、错检等情况。因此，如何对海上风机进行精准的故障检测，是风电领域的重点研究方向之一。
技术实现思路
1、本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
2、为此，本申请第一方面提出了一种海上风机的故障检测
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1.一种海上风机的故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述振动信号与卷积神经网络模型，获得振动时频特征矩阵，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述振动时频特征矩阵与所述多尺度转速特征向量进行协整分析，获得分类特征矩阵，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过以下公式对所述振动时频特征矩阵与所述多尺度转速特征矩阵进行协整分析，获得所述分类特征矩阵。
5.一种分类器模型的训练方法，其特征在于，包括以下步骤：
6.根据权利要...
【技术特征摘要】
1.一种海上风机的故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述振动信号与卷积神经网络模型，获得振动时频特征矩阵，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述振动时频特征矩阵与所述多尺度转速特征向量进行协整分析，获得分类特征矩阵，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过以下公式对所述振动时频特征矩阵与所述多尺度转速特征矩阵进行协整分析，获得所述分类特征矩阵。
5.一种分类器模型的训练方法，其特征在于，包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：曾卫东，杨政厚，韩健，陈兆圣，王兵，许庆现，
申请(专利权)人：北京华能新锐控制技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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