基于SOM-MQE和SFCM的风电机组健康状态在线监测及故障诊断方法

摘要

本发明公开一种基于SOM‑MQE和SFCM的风电机组健康状态在线监测及故障诊断方法，首先根据局部异常因子算法、偏最小二乘法和拉普拉斯特征映射降维技术对获取的实时数据进行处理，提取影响机组健康状况的重要特征参量；其次将这些特征参量输入到SOM‑MQE健康状态评估模型中，计算风电机组健康衰退指数并评估机组的健康状态；最后，利用模糊C均值软聚类算法将状态异常机组运行数据进行聚类分析，确定机组故障类型。本发明可以实时、准确的对风电机组的健康状态进行监测并实现对故障部件的准确定位，检测风电机组状态异常准确度达99.9％左右，为维修人员针对风机的实时运行情况进行相应的检修提供了指导意见。