一种基于SVD-SSA-LSTM的风电机组故障诊断方法及系统

本申请涉及故障诊断技术领域，特别是涉及一种基于SVD－SSA－LSTM的风电机组故障诊断方法及系统。包括：根据风电机组塔筒的设备参数设定多个监测点；根据预设监测时间节点获取各个监测点的振动信号，根据全部振动信号生成故障特征数据包；建立故障诊断模型，根据故障诊断模型和故障特征数据包生成故障诊断结果；利用奇异值分解(SVD)降噪对采集到的振动信号进行分解，去除信号中的冗余和噪声成分，再利用SSA－LSTM故障诊断模型对风电机组的故障进行诊断，通过LSTM网络对时间序列数据的处理能力，提高风电机组故障诊断的精度，同时缩短诊断周期，提高对于风电机组故障风险的预警效率。