基于VMD-WOA-XGBoost模型的风电轴承故障诊断方法与系统

本发明提供了一种基于VMD‑WOA‑XGBoost模型的风电轴承故障诊断方法与系统，属于风电故障诊断领域。所述方法采集风电轴承驱动端的历史振动信号和实时振动信号，并预处理；采用ALO对VMD参数进行优化，将预处理后的历史振动信号输入VMD模型中，以最小加权包络熵为目标，提取振动信号的N个IMF分量，基于IMF分量提取M种时域特征，构建N×M特征向量并归一化为标准特征向量；将标准特征向量输入初始化的WOA模型中，搜索最优特征子集，并构建训练集和测试集；对XGBoost模型进行训练，得到成熟的XGBoost模型；再将预处理后的实时振动信号输入成熟的XGBoost模型，输出诊断结果。本发明提高了诊断的准确性和模型的鲁棒性。