一种基于人工神经网络的风力发电机轴承故障预测方法

摘要

本发明涉及一种基于神经网络的风力发电机组轴承故障预测方法，涉及风力发电机组故障诊断领域，包括步骤S1：采集风力发电机轴承运行的历史数据，并进行数据预处理，对初始数据进行数据标准化和数据缺失值填充处理；S2：使用改进的平稳小波包变换进行频率变换，从而进行频率带宽分离，提取故障特征频率值；S3：使用Elman人工神经网络并利用训练集对其进行训练，获得神经网络模型；S4：对输入对实时数据进行故障预测。本发明较大程度的提高了风力发电机轴承故障预测的准确率，明显的提升了运行速度。