基于动态权重优化的多视图风电机组发电机异常检测方法

本发明提供基于动态权重优化的多视图风电机组发电机异常检测方法，涉及风电机组发电机运行状态监测、发电机异常检测、多源异构传感数据融合、动态权重优化、深度学习、图结构建模、工业人工智能诊断及风电场预测性维护技术领域。面向风电机组发电机在复杂工况、变风速、变负载的异常状态识别问题，利用振动、温度、电流或电参量、声学等信号以及SCADA运行数据构建多个异构监测视图，并通过视图质量评估、动态权重分配、共享潜在空间融合和异常评分计算，可应用于陆上风电机组、海上风电机组、双馈式风力发电机组、直驱式风力发电机组以及半直驱式风力发电机组的发电机健康状态评估、异常检测、故障预警、运维辅助决策和预测性维护场景。