基于支持向量机的风轮不平衡故障诊断方法研究

作     者：曹沂风 Cao Yifeng

作者机构：华北电力大学国际教育学院保定071003 

出 版 物：《太阳能学报》 (Acta Energiae Solaris Sinica)

年 卷 期：2024年第45卷第8期

页      面：613-620页

学科分类：080703[工学-动力机械及工程] 080704[工学-流体机械及工程] 08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理] 

主　　题：风电机组 状态监测 机器学习 风轮不平衡 模糊熵 支持向量机 

摘      要：针对风电机组风轮不平衡的识别与检测问题,提出一种基于多核融合支持向量机的风轮不平衡识别方法。首先,分析风轮不平衡的影响,提出一种基于变分模态分解(VMD)的信号分解与重构方法;其次,提出基于模糊熵的风轮不平衡特征提取方法,以高斯核函数作为模糊函数,该方法具有较好的噪声鲁棒性和较低的数据长度依赖性;再次,提出基于多核融合支持向量机的风轮不平衡识别方法,融合不同特征和尺度的核函数组成核函数库,并选取最优核函数;最后,在不同湍流强度的仿真中建立交叉验证数据库对该方法进行验证,识别准确率在98%以上,证明该方法能有效识别风轮不平衡。