一种风力发电主机和塔筒运行状态的实时监测方法

本发明涉及风力发电系统监测技术领域，公开了一种风力发电主机和塔筒运行状态的实时监测方法，该方法通过在主机和塔筒的轴承、叶片连接部位等关键部位安装传感器收集运行数据样本，经异常值剔除与降噪处理后，采用深度学习和聚类分析算法分别构建风险评估模型与状态分布模型，融合形成综合监测模型。利用基于梯度下降的优化算法求解关键性能指标阈值边界，依据动态优先级决策法筛选预警方案集，实施维护策略并根据新数据反馈调整。该方法能精准采集数据、全面评估运行状态、及时预警故障，通过闭环维护保障设备稳定运行，融合处理层的冗余校验还增强了系统可靠性，有效提升了风力发电系统的可靠性、稳定性与经济性。