一种多源信息处理的风力发电机转子退磁故障诊断的方法

本发明涉及一种多源信息处理的风力发电机转子退磁故障诊断的方法，首先建立风力发电机健康状态以及退磁故障状态的数字孪生模型；通过电磁‑结构场耦合计算得到风力发电机定子齿槽表面的振动加速度；将获得的信号构建成数据库，将数据库中不同状态下的信号分解为多种模态信号，并计算其适应度函数，找出最优分解方式；将多种模态信号通过时频域技术转变为特征向量；将不同风力发电机状态下测得的信号的特征向量输入到优化之后的概率神经网络中进行训练，最终得到能够准确判断风力发电机转子状态的神经网络；将实地考察中由风力发电机上的检测探头测得的振动数据输入到该神经网络中，即可分辨出当前风力发电机转子的运行状态。