相似性度量和趋势感知网络风电机组传动链故障监测方法

本发明提供了一种基于相似性度量和趋势感知网络的风电机组传动链故障监测方法，包括如下步骤：获取数据，融合趋势感知算法和注意力机制，并将其嵌入长短期记忆网络，形成网络单元双向布置的趋势感知BiLSTM模型；融合序列相似性度量和空间分布相似性度量，根据所述数据筛选出高度相似的机组，基于所述趋势感知BiLSTM模型为所述高度相似机组中的每台机组建立单机组预测模型，形成集成预测模型；通过所述集成预测模型得到监测变量的预测残差，通过KL散度得到监测指标，实现故障监测。本发明的方法能够解决现有方法准确率不足的问题，有效提升风电机组传动链故障监测的准确率和可靠性。