摘要
为解决风力发电机在复杂工况及耦合性、不确定性条件下故障识别的准确性问题,提出了一种基于自动编码器(AE)与贝叶斯网络(BN)的AE-BN故障诊断方法。采用AE对电流信号进行特征提取,得到能够高度表征信号的特征分量;基于故障与特征之间的因果关系,建立由故障位置、故障状态和故障特征搭建的三层BN;将AE的特征分量与BN的拓扑结构相结合建立风力发电机故障诊断模型,解决故障诊断中的不确定性问题,提高多故障诊断的准确性。实验结果表明:所提方法能够对故障特征信号进行分析及诊断,精确辨识不同故障类型,相比K近邻算法等具有明显优势。
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