[发明专利]一种基于数据挖掘的风力发电机组故障诊断方法

摘要

一种基于数据挖掘的风力发电机组故障诊断方法：S1 对实时采集的风力发电机组参数消除数据噪声和处理空缺值；S2 幅值域分析；S3 相关性分析；S4 对不同故障类型的数据样本建立故障判定树；S5 对于创建好的故障判定树，采用后剪枝方法以消除数据中的噪声和孤立点带来的训练异常；S6 提取后剪枝完的故障判定树表示的知识，以IF-THEN的形式给出故障判定规则；S7重复步骤S1、S2、S3，对处理后的数据利用步骤S6提取到的故障诊断规则进行故障诊断，并对诊断结果予以显示。本发明可及时并有效地确定风力发电机组发生故障的部件，确定故障类型及故障原因，防止故障恶化而产生重大事故。

主权项

一种基于数据挖掘的风力发电机组故障诊断方法，包括以下步骤：S1  对实时采集到的风力发电机组包括振动信号在内的参数进行数据预处理：消除数据噪声和处理空缺值；S2  对经过步骤S1得到的风力发电机组振动信号进行幅值域分析；S3  对实时采集到的风力发电机组性能参数和进行幅值域分析后得到的振动参数进行相关性分析，除去对故障诊断没有作用的冗余参数；S4  对不同故障类型的数据样本建立故障判定树；S5  对于创建好的故障判定树，采用后剪枝方法消除数据中的噪声和孤立点带来的训练异常；S6  提取后剪枝完的故障判定树表示的知识，以IF‑THEN的形式给出故障判定规则；S7  对实时采集到的风力发电机组运行参数，重复步骤S1、S2、S3，对处理后的数据利用步骤S6提取到的故障诊断规则进行故障诊断，并对诊断结果予以显示。