基于机器学习的风电机组机械传动系统故障诊断研究

来源：机械与电子杂志2024年第01期北京时间：

作者：宾世杨;张振;唐俊杰;唐惜春

单位：国家电投集团广西兴安风电有限公司,广西 桂林 541300

摘要：为准确诊断风电机组机械传动系统故障,提出一种基于机器学习的风电机组机械传动系统故障诊断方法。通过经验模态分解( EMD )方法分解风电机组机械传动系统振动信号,获取不同频率下的固有模态函数( IMF ),经过对比分析获取可以描述故障特征频率的 IMF 分量,经过重构得到故障信号,使用自相关分析法去除故障信号中的噪声。通过机器学习中的 Lasso 正则化自编码神经网络提取风电机组机械传动系统故障特征,采用改进的粒子群算法对最小二乘支持向量机优化处理,构建分类器,将提取到的样本输入到分类器中,完成风电机组机械传动系统故障诊断。经实验测试证明,所提方法能够高效率、高精度地完成故障诊断处理。

关键词：机器学习;风电机组;机械传动系统故障诊断;EMD

基金资助：广西电网有限责任公司科技项目( 040600KK52100012 )