一种风电机组关键部件多工况健康状态在线监测方法

摘要

本发明公开一种风电机组关键部件多工况健康状态在线监测方法，包括：从风电机组关键部件的历史监测数据中筛选有效状态变量，并进行特征向量提取；进行自适应工况划分，并基于工况划分结果构建基于BiLSTM‑GMM的多工况健康度基准模型及基于H‑SVM的工况识别基准模型；通过工况识别基准模型输出实时运行状态，将特征向量输入相应工况的健康度基准模型，得到风电机组关键部件的实时健康度；进行报警阈值的计算，基于实时健康度及报警阈值完成风电机组关键部件健康状态的在线监测。本发明能够对风电机组故障部件进行快速准确定位，且能够在故障停机前两到三天进行故障报警，从而运维人员能够有针对性地进行预修，提高运维效率。