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基于数据驱动的风电机组多变量故障预测方法

基本信息

申请号	CN201610453241.0	申请日	-
公开（公告）号	CN106096170A	公开（公告）日	2016-11-09
申请公布号	CN106096170A	申请公布日	2016-11-09
分类号	G06F17/50(2006.01)I;G06Q50/06(2012.01)I	分类	计算；推算；计数;
发明人	王灵梅;李其龙;孟恩隆;孟秉贵;申杰兵;苏华	申请（专利权）人	大唐山西发电有限公司
代理机构	太原科卫专利事务所（普通合伙）	代理人	朱源;王勇
地址	030006 山西省太原市坞城路92号
法律状态	-

摘要

本发明涉及风电机组故障预测方法，具体是一种基于数据驱动的风电机组多变量故障预测方法。本发明解决了现有基于数据驱动的故障预测方法预测准确率低的问题。基于数据驱动的风电机组多变量故障预测方法，该方法是采用如下步骤实现的：步骤1：对被监测的风电机组部件进行状态数据采集；步骤2：采用五点滑动平均法对特征量进行降噪处理；步骤3：计算特征量与剩余寿命预测的相关度R；步骤4：建立多变量最小二乘支持向量机预测模型；步骤5：对多变量最小二乘支持向量机预测模型的正则化参数γ和核参数σ²进行优化；步骤6：验证多变量最小二乘支持向量机预测模型的有效性；步骤7：预测风电机组部件的剩余有效寿命。本发明适用于风电机组故障预测。