基于多源数据和加速效应的风电设备寿命预测方法及系统

本发明提出了一种基于多源数据和加速效应的风电设备寿命预测方法及系统，涉及风电设备寿命预测领域，采集风电设备的运行环境数据和退化故障信息，构建风电设备基本性能退化模型；对退化故障信息中的叶片裂纹扩展数据进行机理分析，基于主加速应力、次加速应力以及综合加速方程，构建第一风电设备加速退化模型；基于退化故障信息构建风电设备状态多源数据集，根据风电设备状态多源数据集、贝叶斯函数以及EM算法，对第一风电设备加速退化模型进行数据更新，获取第二风电设备加速退化模型；根据退化过程多条件假设函数和第二风电设备加速退化模型，构建风电设备多阶段退化过程模型，以预测风电设备的剩余寿命，本发明有助于增强加速退化模型的自适应能力，并提升对风电设备剩余寿命的预测准确度。