融合SCADA和振动信号的风机桨叶异常检测方法

本发明属于风机故障检测，公开了一种融合SCADA和振动信号的风机桨叶异常检测方法，包括：采集SCADA多变量数据和振动数据；对SCADA多变量数据与振动数据进行预处理；对振动数据进行数据增强，并将振动数据与SCADA多变量数据在时间尺度上对齐；针对SCADA多变量数据和振动数据进行特征提取；将提取到的SCADA特征以及振动特征进行融合，并通过一个解码器模型进行重构，计算重构误差；根据重构误差计算出训练集中的异常值判定边界，并在测试集利用风速对每个时间块的边界进行微调，最终当重构误差大于边界时，进行报警。通过数据增强、尺度对齐、时序特征提取、阶段信息融合等关键步骤的创新，本发明成功提高了风机桨叶故障检测的全面性和准确性。