基于HMM/SVM的风电设备故障趋势预测方法研究

【摘要】：由于风力发电设备复杂且积累的资料与故障样本少;传统的诊断方法,例如神经网络,忽视了前与后关系,且需要大量故障训练样本,往往都不能有效的进行故障诊断;结合隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)有利于处理连续动态信号,以及支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类能力强的优点;提出了基于HMM/SVM串联结构的故障诊断模型;首先通过从风电设备振动信号中有效提取非平稳特征,利用HMM计算未知信号与风力发电设备各状态的匹配程度,形成特征向量提供给SVM最后判别,实验结果表明该方法比单纯HMM和SVM识别率分别提高了9.17%和5.84%。 【作者单位】： 北京信息科技大学现代测控教育部重点实验室;
【关键词】： 风力发电设备 故障诊断 隐马尔可夫模型 支持向量机
【基金】：国家自然科学基金(51275052) 北京市自然科学基金资助重点项目(3131002)
【分类号】：TM614
【正文快照】： 0引言趋势预测分析是在振动信号检测的基础上,估计设备故障的发展趋势,对设备的优劣趋势进行预测,是设备监测和故障诊断的重要环节[1-2]。由于采用故障预测分析技术,更具有针对性和合理性,大大提高了机组运行周期和效率,目前关于风机设备监测与诊断中已经有许多机器学习方法,

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