一种基于多策略改进的混合优化算法的风电机组故障预测方法

本发明公开了一种基于多策略改进的混合优化算法的风电机组故障预测方法，风电机组故障诊断技术领域，采集风电机组不同状态的振动信号；利用动态反向学习优化麻雀算法初始种群质量，在麻雀算法搜索阶段融入北方苍鹰算法的勘探策略，引入高斯随机游走策略更新麻雀位置，得到改进后的混合优化算法，确定模态分解的数量k和惩罚因子α；使用模态分解方法对振动信号进行分解得到IMF分量；计算得到多维度特征向量；将混合核函数引入极限学习机得到混合内核学习机，对多维度特征向量进行状态识别。在试验数据集下，所述故障诊断方法准确率高达100％，并且在实际故障预警分类中，准确率高达97.5％，为风电机组故障预警提供了一种有效解决方案。