一种变阈值小波分析的智能BP神经网络的风电机组故障诊断方法

本发明提出了一种变阈值小波分析的智能BP神经网络的风电机组故障诊断方法，包括正常工作状态、动静态摩擦、转子不对中以及不平衡几种不同工况，有助于准确捕捉机组运行状态的变化特征，阈值改进的小波音频信号预处理，在声音信号处理过程中，利用小波分析信号处理技术方法对声音信号进行信号降噪处理，为保留小波系数中部分有用的信号，构造一种改进的阈值函数，调整降噪过程，并对信号进行重构，实现对风电机组运行状态的实时监测，粒子群算法优化BP神经网络的权重和偏置值，使得网络的训练速度更快、收敛精度更高，避免了网络陷入局部最优解的困境，提高故障诊断的准确性和可靠性。