【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及齿轮箱检测领域，具体来说，涉及一种基于红外热成像xgboost-gru的风力发电机齿轮箱故障检测方法。
技术介绍
1、风力发电机作为可再生能源的重要组成部分，其运行可靠性直接影响电力系统的稳定性，然而随着各国风电装机容量的激增，设计缺陷和运维实践不足日益暴露，导致组件故障频发，造成重大经济损失和安全隐患，有效的运维实践对于确保风力发电机的安全性和可靠性至关重要。
2、风力发电机包含多个部件的复杂结构，其中齿轮箱是连接叶片和发电机的关键子系统，齿轮箱箱的故障将直接影响风力发电机中各种关键部件的运行状态，此外齿轮箱故障造成的停机时间和经济损失常是各种部件的首要问题，因此对齿轮箱实施状态监测和故障检测对于提高运行可靠性和降低运维成本具有重要意义齿轮箱是风力发电机的关键部件，其故障会导致停机和经济损失。
3、现有的齿轮箱故障检测方法主要分为基于物理模型和数据驱动的方法，物理模型方法难以精确描述复杂的齿轮箱系统，而数据驱动方法虽然不依赖精确模型，但在面对风力发电机多变的外部环境和运行状态时，仍存在检测精度不足...
【技术保护点】
1.一种基于红外热成像XGBoost-GRU的风力发电机齿轮箱故障检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于红外热成像XGBoost-GRU的风力发电机齿轮箱故障检测方法，其特征在于，所述利用关联数据库与动态时间规则技术，计算风力发电机齿轮箱的运行状态与基准运行状态之间的距离，获取风力发电机齿轮箱的故障检测结果包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于红外热成像XGBoost-GRU的风力发电机齿轮箱故障检测方法，其特征在于，所述基于距离误差对风力发电机齿轮箱的运行状态进行无监督分类，根据分类结果与机器学习技术，获取风力发电机...
【技术特征摘要】
1.一种基于红外热成像xgboost-gru的风力发电机齿轮箱故障检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于红外热成像xgboost-gru的风力发电机齿轮箱故障检测方法，其特征在于，所述利用关联数据库与动态时间规则技术，计算风力发电机齿轮箱的运行状态与基准运行状态之间的距离，获取风力发电机齿轮箱的故障检测结果包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于红外热成像xgboost-gru的风力发电机齿轮箱故障检测方法，其特征在于，所述基于距离误差对风力发电机齿轮箱的运行状态进行无监督分类，根据分类结果与机器学习技术，获取风力发电机齿轮箱的故障检测结果包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于红外热成像xgboost-gru的风力发电机齿轮箱故障检测方法，其特征在于，所述将分类结果、关联数据集与机器学习结合分析风力发电机齿轮箱任意运行状态类别的概率，并利用门控循环单元获取风力发电机齿轮箱的故障检测结果包括：
5.根据权利要求1所述的一种基于红外热成像xgboost-gru的风力发电机齿轮箱故障检测方法，其特征在于，所述建立动态特性的疲劳寿命评估模型，预测在故障检查结果前提下风力发电机齿轮箱的失效周期...
【专利技术属性】
技术研发人员：杜文珍，曹玲燕，吴永琦，任利健，胡忠忠，孔令民，
申请(专利权)人：国电南京自动化股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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