技術(shù)特征：

技術(shù)總結(jié)
基于D?S證據(jù)融合的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組故障預(yù)測(cè)方法，該方法針對(duì)兩種信號(hào)構(gòu)造了兩個(gè)經(jīng)過參數(shù)優(yōu)化的支持向量機(jī)，作為兩個(gè)證據(jù)經(jīng)過D?S融合之后給出最終的預(yù)測(cè)故障種類；本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)與積極效果如下：（1）傳統(tǒng)的振動(dòng)方法只是對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析，根據(jù)振動(dòng)能量特征向量構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，決策樹等機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型。然而只是觀測(cè)振動(dòng)信號(hào)會(huì)將一些故障狀態(tài)誤分類，比如軸承損壞和轉(zhuǎn)子偏心都會(huì)造成振動(dòng)信號(hào)異常，此時(shí)借助電流信號(hào)就能更好的區(qū)分兩種故障狀態(tài)，（2）本方法建立的預(yù)測(cè)模型可以存儲(chǔ)下來，不需要對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行反復(fù)提取訓(xùn)練，在風(fēng)場(chǎng)的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)環(huán)境下，可以很快的給出預(yù)測(cè)結(jié)果。

技術(shù)研發(fā)人員：田艷豐;劉石磊;井艷軍;邢作霞
受保護(hù)的技術(shù)使用者：沈陽工業(yè)大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：2017.02.24
技術(shù)公布日：2017.08.04