一种风力发电机组的故障预警及寿命预测方法、系统技术方案

本发明专利技术涉及风力发电机组状态监测技术领域，公开了一种风力发电机组的故障预警及寿命预测方法、系统，方法包括：获取目标风力发电机组的第一状态数据、第二状态数据、图像数据，形成多维数据；利用多模态融合模型对多维数据进行融合，得到目标风力发电机组的多模态数据融合特征；基于多模态数据融合特征对目标风力发电机组进行故障预警和/或寿命预测。本发明专利技术通过整合多模态数据，解决了单一数据源难以全面捕捉故障特征的问题，利用多模态数据融合特征进行故障预警和寿命预测，降低故障的误报漏报率，结合数据驱动模型实现风力发电机组剩余使用寿命的精准量化预测，通过提升故障预警和寿命预测的准确性，对风力发电机组提前做出有效运维。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉风力发电机组状态监测，具体涉及一种风力发电机组的故障预警及寿命预测方法、系统。

技术介绍

1、现有技术中，大多数齿轮箱故障预警系统仅依赖数据采集与监视控制系统（supervisory control and data acquisition，scada）数据（如温度、压力、转速等），通过统计阈值或简单机器学习模型进行异常检测，难以全面捕捉故障特征。部分研究尝试结合振动数据进行故障诊断，如《风力发电机齿轮箱振动信号特征提取与故障识别》中通过短时傅里叶变换分析振动频谱，但未考虑变工况下转速波动对信号分析的影响，导致模型在复杂运行条件下的泛化能力受限，易误报漏报。现有寿命预测技术多基于物理模型（如paris裂纹扩展定律）或经验公式，与实时监测数据结合不足，例如，专利cn114481161b提出了基于振动信号的剩余寿命预测方法，但未整合多模态数据，预测精度受限于单一数据源的信息完整性。

技术实现思路

1、有鉴于此，本专利技术提供了一种风力发电机组的故障预警及寿命预测方法、系统，以解决难以全面捕捉故障特征、本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种风力发电机组的故障预警及寿命预测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，分别对所述第一状态数据、第二状态数据、图像数据进行预处理，得到多维数据，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用多模态融合模型对所述多维数据进行融合，得到目标风力发电机组的多模态数据融合特征，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，利用预设跨模态融合模型对所述多维同步数据进行融合处理，得到多模态数据融合特征，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述历史工况数据库的构建过程包括：

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【技术特征摘要】

1.一种风力发电机组的故障预警及寿命预测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，分别对所述第一状态数据、第二状态数据、图像数据进行预处理，得到多维数据，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用多模态融合模型对所述多维数据进行融合，得到目标风力发电机组的多模态数据融合特征，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，利用预设跨模态融合模型对所述多维同步数据进行融合处理，得到多模态数据融合特征，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述历史工况数据库的构建过程包括：

6.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵梓暄，孔德同，李文博，曹席华，邓雨成，张乐平，付泽洋，马越明，潘巧波，
申请(专利权)人：华电电力科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：

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