Um den Betriebszustand einer Windkraftanlage anhand von Vibrationsignalen präzise zu erkennen, wurde eine Methode zur Extraktion von Merkmalen der Vibrationsignale unter Verwendung der Wavelet-Pakettransformation und der Singulärwertzerlegung vorgeschlagen. Diese Methode zerlegt zunächst die Vibrationsignale in Wavelet-Pakete, verwendet die rekonstruierten Signale der Zerlegungskoeffizienten zur Konstruktion einer Merkmalsmatrix, zerlegt dann diese Matrix in Singulärwerte, um die Eigenvektoren der Singulärwerte zu erhalten, und berechnet anschließend die charakteristischen Parameter der Vibrationen, die an fünf Messpunkten gemessen wurden, und fusioniert sie, um die Eigenvektoren der Singulärwerte der Turbinenausfälle zu erhalten. Anschließend wird eine verbesserte BP-Neuronale Netzwerkmethode mit adaptiver Lerngeschwindigkeit für die Fehlerdiagnose verwendet. Die Ergebnisse zeigen, dass diese Methode die Kategorie, den Grad und den Ort der Maschinenfehler effektiv diagnostizieren kann.

Windkraftanlage; Fehlerdiagnose; Wavelet-Pakettransformation; Singulärwertzerlegung; BP-Neuronales Netzwerk