[发明专利]一种Box-Cox变换和Bin算法相结合的风电机组故障预警方法

权利要求书

1.一种Box-Cox变换和Bin算法相结合的风电机组故障预警方法，其特征在于：所述故障预警方法为采用Box-Cox变换将近似正态分布初始数据变换为呈现正态分布的数据，再用Bin算法对风电机组原始数据进行预处理，使得进行预处理的数据更加精确可靠，以便于减少误差，再运用非线性状态评估故障诊断方法对预处理后的数据进行建模分析，应用于风电机组齿轮箱的状态监测和预警。

2.根据权利要求1所述的一种Box-Cox变换和Bin算法相结合的风电机组故障预警方法，其特征在于：所述故障预警方法包括以下步骤：

(1)数据预处理，剔除风电机组中风速小于切入风速的数据和风速大于切入风速且功率为零的数据；

(2)Box-Cox变换和Bin算法结合对异常数据进行清洗，运用Box-Cox变换将近似正态分布初始数据变换为呈现正态分布的数据，再运用Bin算法进行检测，提高异常数据清洗效果；

(3)非线性状态评估建模，将未经过数据预处理的初始数据和经过数据预处理之后得到的数据分别用于非线性状态评估建模，将处理后的数据组合成新的矩阵，将两组数据以6:1:3的比例分成三份，分别表示训练集、验证集、试验集，用训练集、验证集、试验集分别验证非线性状态评估建模的精准度。

3.根据权利要求2所述的一种Box-Cox变换和Bin算法相结合的风电机组故障预警方法，其特征在于：步骤(2)中，所述Box-Cox变换是通过对变换参数λ的合理选择，使其变换后的数据呈现正态分布的状态。

4.根据权利要求2所述的一种Box-Cox变换和Bin算法相结合的风电机组故障预警方法，其特征在于：步骤(2)中，所述Bin算法为风电机组的切入风速和切出风速，将风速区间划分成多个小区间，依照风速大小将各个风速数据划分到各小区间中，再对各个小区间中的数据进行统计，最后用统计得到的各个小区间中的数据统计值进行分析。

5.根据权利要求2所述的一种Box-Cox变换和Bin算法相结合的风电机组故障预警方法，其特征在于：步骤(3)中，所述非线性状态评估建模是在对比分析实际监测数据和设备正常运行数据基础上，以设备正常运行状态时的数据作为健康数据标准，通过相关性分析建立相关参数间的非线性模型；将设备的实际监测数据与非线性模型关联分析，以此对于设备实际运行状态进行评估，最后对于设备正常运行状态和实际运行状态的评估结果进行对比分析，引入残差的概念，以此对于设备的运行状态进行预测和诊断。