[发明专利]用于风力发电机组变桨轴承故障识别的方法在审
| 申请号： | 201910272734.8 | 申请日： | 2019-04-04 |
| 公开（公告）号： | CN110361193A | 公开（公告）日： | 2019-10-22 |
| 发明（设计）人： | 王琳;陈棋;孙勇;傅凌焜 | 申请（专利权）人： | 浙江运达风电股份有限公司 |
| 主分类号： | G01M13/04 | 分类号： | G01M13/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州杭诚专利事务所有限公司 33109 | 代理人： | 尉伟敏 |
| 地址： | 310006 浙江省杭州市余杭区余*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种用于风力发电机组变桨轴承故障识别的方法，包括如下步骤：1.离线建模，收集训练样本集：收集包含风力发电机组正常运行工况数据和变桨轴承故障工况数据，对于训练集数据进行变异系数分析，挑选对变桨轴承故障敏感的变量作为隐马尔可夫模型HMM的输入变量，训练隐马尔可夫模型；2.在线数据识别：在线识别，对于在线采集的数据，仍然采用训练集挑选的变量作为隐马尔可夫模型的观测变量，用隐马尔可夫模型对在线数据进行变桨轴承故障识别。本发明对于风力发电机组变桨轴承故障识别具有更高的准确率的特点。 | ||
| 搜索关键词： | 变桨轴承 隐马尔可夫模型 风力发电机组 故障识别 工况数据 在线数据 训练集数据 训练样本集 变异系数 观测变量 离线建模 输入变量 在线采集 在线识别 训练集 准确率 敏感 分析 | ||
【主权项】：
1.一种用于风力发电机组变桨轴承故障识别的方法，其特征是，包括如下步骤：(1‑1)离线建模，收集训练样本集：收集包含风力发电机组正常运行工况数据和变桨轴承故障工况数据，对于训练集数据进行变异系数分析，挑选对变桨轴承故障敏感的变量作为隐马尔可夫模型HMM的输入变量，训练隐马尔可夫模型；(1‑2)在线数据识别：在线识别，对于在线采集的数据，仍然采用训练集挑选的变量作为隐马尔可夫模型的观测变量，用隐马尔可夫模型对在线数据进行变桨轴承故障识别。
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