[发明专利]一种永磁直驱风力发电系统一体化故障诊断方法

权利要求书

1.一种永磁直驱风力发电系统一体化故障诊断方法，其特征是，包括以下步骤：

步骤一：对永磁直驱风力发电系统的多种类型的信号进行采样及数据预处理；

步骤二：利用多小波包分解技术对步骤一中进行采样及数据预处理的信号分别提取不同频带的暂态分量；

步骤三：根据步骤二中的采样信号暂态分量计算小波时间熵，采样信号的小波时间熵作为支持向量机故障诊断模型的特征向量；

步骤四：将步骤三中采样信号的小波时间熵作为样本输入支持向量机故障诊断模型进行训练，训练好的支持向量机故障诊断模型输出对应风力发电系统的故障部件及故障类型信息；

步骤五：以每隔设定时间以设定的频率采样信号并存入数据库，按照步骤二和步骤三计算采样信号的小波时间熵，作为步骤四中训练好的支持向量机故障诊断模型的输入特征向量，获得风力发电系统的故障部件及故障类型信息。

2.如权利要求1所述的一种永磁直驱风力发电系统一体化故障诊断方法，其特征是，所述步骤一中，对永磁直驱风力发电系统的多种类型的信号进行采样及数据预处理，具体为：对永磁直驱风力发电系统机侧变流器三相交流电流、变流器直流侧母线电压、网侧变流器三相交流电流以及滚动轴承振动加速度这8个信号按设定的频率分别进行采样，获得离散时间序列作为样本，并存入数据库中。

3.如权利要求1所述的一种永磁直驱风力发电系统一体化故障诊断方法，其特征是，所述步骤二中，利用多小波包分解技术提取不同频带的采样信号暂态分量，包括对机侧变流器三相交流电流、变流器直流侧母线电压、网侧变流器三相交流电流以及滚动轴承振动加速度这8个信号的离散时间序列分别进行多小波包分解。

4.如权利要求3所述的一种永磁直驱风力发电系统一体化故障诊断方法，其特征是，每个信号的离散时间序列进行多小波包分解方法为：

离散时间序列x(n)被分解到m个频带下，每个频带下的暂态分量为D_j(n)(j＝1,2,...,m)，通过多小波包分解后的故障信号离散时间序列x(n)可以表示为

x(n)=Σj=1mDj(n).]]>

5.如权利要求4所述的一种永磁直驱风力发电系统一体化故障诊断方法，其特征是，所述步骤三中，计算采样信号的小波时间熵，包括对机侧变流器三相交流电流、变流器直流侧母线电压、网侧变流器三相交流电流以及滚动轴承振动加速度8个信号的设定组离散时间序列分别计算小波时间熵。