摘要：為了實現(xiàn)對風電機組齒輪箱的狀態(tài)監(jiān)測,文章提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風電機組齒輪箱狀態(tài)監(jiān)測方法。首先,提取風電機組數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制(SCADA)數(shù)據(jù)和振動信號作為參數(shù),組成齒輪箱狀態(tài)矩陣。其次,建立了一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,該模型針對輸入數(shù)據(jù)設(shè)計了特定結(jié)構(gòu)和池化層規(guī)則,提高了計算效率,能夠從齒輪箱狀態(tài)信息中提取特征并判斷其狀態(tài)。最后,利用實際運行的風電機組數(shù)據(jù)對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行了訓練和驗證,最終取得了96.3%的識別精度。同時,將該模型應(yīng)用于對同一風場其他機組的狀態(tài)監(jiān)測,結(jié)果驗證了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對齒輪箱狀態(tài)監(jiān)測的有效性。