基于多源数据融合的叶轮不平衡检测方法及系统

本发明涉及风力发电技术领域。提供了一种基于多源数据融合的叶轮不平衡检测方法及系统，包括步骤：获取风机机组的运行状态数据和对应时间的环境数据，得到多源数据集；对多源数据集进行预处理，得到预处理数据集；提取预处理数据集中的特征参数，并进行数据融合，构建多源特征融合向量；根据多源特征融合向量，构建基于门控循环单元的时序预测模型，实时预测当前工况下的理论振动基线值；通过残差分析计算实际振动值与预测基线的偏差度，动态调整检测阈值，当偏差度超过阈值时触发不平衡预警。解决传统叶轮不平衡检测方法的检测结果准确性受多种因素影响，容易出现误判和漏判，无法满足现代风力发电系统对高精度故障检测需求的问题。