[发明专利]齿轮箱油温异常自动预警方法及装置

权利要求书

1.一种齿轮箱油温异常自动预警方法，其特征在于，包括：

通过风电机组的SCADA数据运用从运动恢复结构SFM方法及基于机理分析的特征选择，形成模型训练数据；

利用模型训练数据对堆叠自动编码器SAE进行训练；

利用完成训练的堆叠自动编码器对齿轮箱进行在线故障预警诊断。

2.根据权利要求1所述的齿轮箱油温异常自动预警方法，其特征在于，SCADA数据为齿轮箱正常运行状态下的SCADA数据。

3.根据权利要求1所述的齿轮箱油温异常自动预警方法，其特征在于，模型训练数据包括：作为模型输入数据的风速、功率、叶轮转速、转子转速、环境温度、机舱温度、绕组温度、齿轮箱高速轴和低速轴温度、电机轴承A温度、电机轴承B温度，以及作为模型输出数据的齿轮箱油温。

4.根据权利要求1所述的齿轮箱油温异常自动预警方法，其特征在于，利用模型训练数据对堆叠自动编码器SAE进行训练，包括：

对齿轮箱的SAE模型进行初始化；

通过有限次数的迭代，对SAE模型进行训练；

将完成训练的SAE模型进行保存。

5.根据权利要求4所述的齿轮箱油温异常自动预警方法，其特征在于，有限次数为100次。

6.根据权利要求1所述的齿轮箱油温异常自动预警方法，其特征在于，还包括：

在利用模型训练数据对SAE进行训练之后，利用完成训练的堆叠自动编码器对齿轮箱进行在线故障预警诊断之前，通过对比预测值与实际值之间的残差，对SAE模型进行评估。

7.根据权利要求6所述的齿轮箱油温异常自动预警方法，其特征在于，通过将实测值与SAE模型进行比对，对SAE模型进行评估，包括：

利用混淆矩阵对SAE模型进行评估。

8.根据权利要求7所述的齿轮箱油温异常自动预警方法，其特征在于，对SAE模型进行评估的评估参数包括：准确率、精确率、召回率、F值、漏报率。

9.一种齿轮箱油温异常自动预警装置，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现根据权利要求1至8任意一项所述的齿轮箱油温异常自动预警方法。