基于多源信息融合-相关向量机的风力发电机故障诊断

• 作者: 张亚敏 张冠琪 张新燕 杨璐璐 牛盛瑜
• 来源期刊: 电机与控制应用
• 学科: 工学
• 关键词: 多源信号 风力发电机 故障诊断 相关向量机 信息融合
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 新能源与风力发电
• 页码范围: 123-128
• 页数: 6页
• 分类号: TM315
• 字数: 4390字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-6540.2018.03.023

摘要

为了能够全面准确地识别风力发电机的故障类别,考虑信号源振动和电流之间的相关性,提出了一种基于信息融合和改进相关向量机相结合的故障诊断方法.通过直驱风力发电机试验台实测数据,提取具有较高敏感度的特征参数作为诊断样本,建立基于振动和电流的改进相关向量机诊断模型进行初步故障诊断.利用信息融合建立多信号源故障诊断模型,获得最终风机故障诊断结果.试验表明,与基于单一信号的故障诊断方法相比,该方法具有更高的准确性,能很好地识别具有机电耦合特性的风力发电机故障类型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张新燕	新疆大学电气工程学院	161	1140	18.0	26.0
2	杨璐璐	新疆大学电气工程学院	5	12	2.0	3.0
3	张冠琪	新疆大学电气工程学院	4	12	2.0	3.0
4	牛盛瑜	新疆大学电气工程学院	3	10	2.0	3.0