一种基于多策略改进的混合优化算法的风电机组故障预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多策略改进的混合优化算法的风电机组故障预测方法，风电机组故障诊断技术领域，采集风电机组不同状态的振动信号；利用动态反向学习优化麻雀算法初始种群质量，在麻雀算法搜索阶段融入北方苍鹰算法的勘探策略，引入高斯随机游走策略更新麻雀位置，得到改进后的混合优化算法，确定模态分解的数量k和惩罚因子α；使用模态分解方法对振动信号进行分解得到IMF分量；计算得到多维度特征向量；将混合核函数引入极限学习机得到混合内核学习机，对多维度特征向量进行状态识别。在试验数据集下，所述故障诊断方法准确率高达100％，并且在实际故障预警分类中，准确率高达97.5％，为风电机组故障预警提供了一种有效解决方案。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于风电机组故障诊断，公开了一种基于多策略改进的混合优化算法的风电机组故障预测方法。

技术介绍

1、随着可再生能源的广泛应用，风能已成为全球范围内最为重要的绿色能源之一。风电机组作为风能转化的重要设备，其运行的稳定性和可靠性直接关系到风电场的发电效率和经济效益。因此，确保风电机组的正常运转，及时发现并处理潜在的故障问题，成为了风电行业亟待解决的关键问题之一。

2、目前，风电机组故障预警技术的发展主要集中在数据的监测、分析与预测等几个关键领域。随着物联网和大数据技术的迅速发展，风电机组的运行状态和环境条件的数据采集变得愈发便利。通过在风电机组中部署多种传感器，实时监测机组的运行参数(如转速、振动、温度等)，能够为故障预警系统提供丰富的原始数据。这些数据经过处理和分析，可以帮助运维人员掌握机组的健康状态，发现潜在的故障隐患。然而，单纯依赖数据监测并不足以实现有效的故障预警。

3、目前，故障诊断研究一般分为振动信号处理、故障特征提取和特征状态分类三个步骤。在信号处理方面，常用的方法包括傅立叶变换、经验模态分解、集合经验模态分解和本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多策略改进的混合优化算法的风电机组故障预测方法，其特征在于包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤(2)的具体步骤如下：(1)假设种群数量为n：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤(3)具体步骤为：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤(4)中：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤(5)具体步骤为：

【技术特征摘要】

1.一种基于多策略改进的混合优化算法的风电机组故障预测方法，其特征在于包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤(2)的具体步骤如下：(1)假设种群数量为n：

3.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：李法社，王昕，
申请(专利权)人：昆明理工大学，
类型：发明
国别省市：