一种风电机组主轴承早期劣化状态检测方法及系统

本发明属于风力发电技术领域，提供一种风电机组主轴承早期劣化状态检测方法及系统，方法包括：获取风电机组在正常运行状态下的历史SCADA数据集和当前运行状态下的在线SCADA数据集；分别进行前期处理，得到样本数据集和待输入数据集；通过样本数据集对多头自注意力神经网络模型进行训练和测试，得到主轴承温度预测模型；将待输入数据集输入主轴承温度预测模型，得到温度预测值；依据温度预测值和温度实测值，确定反归一化预测残差，若反归一化预测残差超出设定残差阈值，则判定风电机组主轴承出现早期异常状态；对出现早期异常状态的风电机组主轴承进行滑窗异常统计，得到早期劣化状态检测结果。提升了检测精度和检测环节的可行性。