一种风力发电机轴承状态预测方法

本发明提供一种风力发电机轴承状态的预测方法，涉及电气设备故障诊断技术领域，本发明首先建立风力发电机轴承多种工况下的数字孪生模型；通过电磁‑结构场耦合仿真得到风力发电机各测点的振动加速度，并将获取的信号数据构建特征数据库；将特征数据库中的故障情况下的信号分解，并计算其适应度，择优选择，并得到最优模态信号；将最优模态信号采用时域特征提取；将不同轴承状态下测得的信号特征向量输入优化后的概率神经网络，最终得到能够准确判断风力发电机轴承运行状态的模型；将实际应用中由风力发电机检测探头测得的振动加速度数据输入该神经网络，即可分辨出当前风力发电机轴承的运行状态，进而完成风力发电机轴承状态的监控与预测。