一种基于SCADA数据的风机故障诊断方法

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一种基于SCADA数据的风机故障诊断方法
申请号:CN202411135107
申请日期:2024-08-19
公开号:CN119128402A
公开日期:2024-12-13
类型:发明专利
摘要
本发明具体公开了一种基于SCADA数据的风机故障诊断方法,所述方法包括以下步骤:S1、获取风机运行状态下的SCADA监测数据并进行预处理;S2、从预处理后的SCADA监测数据中提取风机机舱的X方向振动数据和Y方向振动数据,并基于频谱分析方法判断是否存在故障;S3、将存在故障的对应数据输入预先构建的深度神经网络模型中,进而输出风机叶片的对应故障类别。本发明基于SCADA监测数据能够有效识别出风机运行过程中的故障及其故障类别,进而减少了风力发电厂的维护成本,能够有效防止因叶片坠落导致意外伤人事故的发生,具有广泛的市场应用前景。
技术关键词
风机故障诊断方法 深度神经网络模型 风机运行状态 风机叶片故障 异常数据 频谱分析方法 故障类别 风机机舱 插值法 风机叶片表面 风力发电厂 变形故障 图像采集单元 裂纹故障 瑕疵