基于气动噪声信号检测模型与无线传感的风电机组叶片故障诊断方法

段长江; 李发伟; 闫文倩; 季鹏举

doi:10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.202403006

计算技术与自动化 ›› 2024, Vol. 43 ›› Issue (03) : 31 -36. DOI: 10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.202403006

基于气动噪声信号检测模型与无线传感的风电机组叶片故障诊断方法

段长江, 李发伟, 闫文倩, 季鹏举

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摘要

为避免风电机组叶片故障导致的风力发电厂安全运行的问题，提出了基于气动噪声信号检测模型与无线传感的风电机组叶片故障诊断方法，以精准诊断叶片故障。在分析气动噪声信号的基础上，构建基于无线传感的智能监测终端，采集气动噪声信号，将采集信号输入气动噪声信号检测模型中，标准化处理气动噪声信号后，利用ITD方法将信号分解为多个PRC分量，求出气动噪声信号PRC分量能量，重构特征向量并进行PCA降维处理。将降维后的特征向量作为支持向量机数据基础，通过支持向量机对特征向量实施分类，完成风电机组叶片故障诊断。经实验验证：该方法对气动噪声信号特征提取明显，可准确诊断出风电机组叶片故障，分类识别精度高达93%,且诊断结果与实际分类结果基本相同，对风电机组叶片故障诊断的效果较好。