【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于风电机组声音信号故障诊断，特别涉及一种变阈值小波分析的智能bp神经网络的风电机组故障诊断方法。
技术介绍
1、随着对环境保护和可持续发展意识的提高，人们对于清洁能源的需求日益增长。风力发电作为一种可再生、清洁的能源形式，对减少温室气体排放、降低对化石燃料的依赖具有重要意义。因此，风力发电机的发展和应用推动了可再生能源在能源结构中的比重增加，对应对气候变化和环境问题具有积极的作用。风力发电技术的不断进步和应用推动了风能产业的发展，为相关产业链提供了新的增长点，包括风力发电机组的制造、安装、运维等环节，以及风电场的规划、设计、建设等领域。风能产业的发展不仅带动了相关产业的就业增长，还促进了经济的发展和转型升级。
2、风力发电机组是一种常见的旋转机械，对于工厂、锅炉和建筑物等的通风至关重要。为了确保这些设备的正常运行，风力发电机组的故障诊断变得尤为重要。在实际运行中，设备管理人员通常采用“听摸查看比”的方式定期巡检设备，收集各种数据，包括振动参数、噪声参数、油液温度等。然而，传统的巡检方法存在一定的局限性，特别是在面...
【技术保护点】
1.一种变阈值小波分析的智能BP神经网络的风电机组故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种变阈值小波分析的智能BP神经网络的风电机组故障诊断方法，其特征在于，所述音频信号采集包括如下子步骤：
3.根据权利要求1所述的一种变阈值小波分析的智能BP神经网络的风电机组故障诊断方法，其特征在于，所述音频信号预处理包括如下子步骤：
4.根据权利要求1所述的一种变阈值小波分析的智能BP神经网络的风电机组故障诊断方法，其特征在于，所述音频信号特征提取包括如下子步骤：
5.根据权利要求1所述的一种变阈值小波...
【技术特征摘要】
1.一种变阈值小波分析的智能bp神经网络的风电机组故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种变阈值小波分析的智能bp神经网络的风电机组故障诊断方法，其特征在于，所述音频信号采集包括如下子步骤：
3.根据权利要求1所述的一种变阈值小波分析的智能bp神经网络的风电机组故障诊断方法，其特征在于，所述音频信号...
【专利技术属性】
技术研发人员：梁剑，陈颖，
申请(专利权)人：广东省科筑智联数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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