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%。
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