基于支持向量机的风力发电机组故障诊断预警模型

当前的风力发电机组故障诊断预警模型设置的矩阵一般为单元式的,预警的范围受到限制,导致预警响应时间延长,为此提出对基于支持向量机的风力发电机组故障诊断预警模型的设计与验证分析。根据当前的测定需求及标准,提取故障诊断预警特征量,采用多目标的方式,打破预警范围的限制,设计多目标诊断预警矩阵,以此为基础,构建支持向量机故障诊断预警结构,采用阶次分析实现故障诊断预警处理。测试结果表明:对比传统机器学习风力发电机组故障诊断预警模型测试组、传统MSK-CNN和多源机电信息融合风力发电机组故障诊断预警模型测试组,此次所设计的支持向量机风力发电机组故障诊断预警模型测试组最终得出的预警响应时间被较好地控制在0.25 s以下,说明在支持向量机的辅助下,所设计模型对故障诊断预警的效率较高,针对性更强,具有实际的应用价值。