一种基于数据驱动的发电机故障预警与诊断方法

本发明公开了一种基于数据驱动的发电机故障预警与诊断方法，属于数据处理技术领域，包括步骤：S1，采用若干传感器设备获取发电机的运行数据并进行预处理；S2，采用循环神经网络模型对步骤S1中的数据进行故障特征提取；S3，采用自组织神经网络模型对步骤S2中的特征数据进行发电机故障诊断；S4，对步骤S3中的故障诊断结果进行故障隔离和在线预警。本发明可以减少故障诊断策略对系统模型先验知识的依赖，提高故障诊断的准确率；降低深度神经网络的训练和处理计算复杂度，节约内存存储需求；提供多个机组并发故障的识别和诊断策略，提高故障预警和决策的准确性。