基于多通道振动主元特征的风电机组叶片自监督异常识别方法

王博特,王卿,刘强,金波

Self-supervised anomaly recognition method for wind turbine blade based on multi-channel vibration principal features

Bote WANG,Qing WANG,Qiang LIU,Bo JIN

表 1 SCADA相关变量点表

Tab.1 SCADA-related variable table

变量名 单位 变量名 单位 变量名 单位 实时风速 m/s 桨距角1 （°） 叶片1电机电流 A 发电机转速 r/min 桨距角2 （°） 叶片2电机电流 A 3 s平均测量功率 kW 桨距角3 （°） 叶片3电机电流 A 对风误差 （°） 叶片位置1 （°） 左右加速度1 m/s2 风向 （°） 叶片位置2 （°） 前后加速度1 m/s2 机舱温度 °C 叶片位置3 （°） 左右加速度2 m/s2 环境温度 °C 叶片1电机温度 °C 前后加速度2 m/s2 风轮转速 r/min 叶片2电机温度 °C — — 机舱位置 （°） 叶片3电机温度 °C — —