基于改进SABO算法的风力发电机组数据监测及故障诊断技术

李威

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基于改进SABO算法的风力发电机组数据监测及故障诊断技术

更新时间：2026-05-22

- 基于改进SABO算法的风力发电机组数据监测及故障诊断技术
- Vol. 50, Issue 2, Pages: 49-52+63(2026)
- 作者机构：
  
  江西省水投能源发展有限公司新能源运维分公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： TM315;TP18
- Published：2026
- 稿件说明：
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李威. 基于改进SABO算法的风力发电机组数据监测及故障诊断技术[J]. 2026, 50(2): 49-52+63.
DOI：

李威. 基于改进SABO算法的风力发电机组数据监测及故障诊断技术[J]. 2026, 50(2): 49-52+63. DOI：

摘要

为解决传统风力发电机组故障诊断中监测不全面、准确率低的问题，文中提出基于多传感器监测系统与改进自适应蝙蝠优化算法的方案。构建分层式监测系统，实现振动电流等多源数据采集与特征融合，在算法中引入混沌映射初始化、自适应双模式搜索及误差反馈机制。结果显示，该方案故障诊断准确率达98.20%，较传统算法提升12.5%，平均预警提前48.3 h，响应延迟45.9 ms。该技术可有效提升故障诊断精准性与可靠性，为风电场智能运维提供解决方案。

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关键词

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