基于多源数据的风电设备异常检测系统

本发明涉及异常检测技术领域，具体为基于多源数据的风电设备异常检测系统，系统包括噪声趋势提取模块、趋势突变识别模块、协同响应筛选模块、因果链条判定模块和异常区域识别模块。本发明中，根据风电设备运行中产生的多项非稳态信号，采集温度、电流与振动参数变化率，以统一时间索引构建趋势时间集，构建异常数据间的同步响应区段，依据时间延迟差异识别主导与响应顺序，形成具备明确因果关系的异常序列结构，在原始数据维度建立二维分布坐标，按散点密集度筛选突变离群区段并标记异常时间点，实现从趋势突变、响应一致、因果推断到定位标记的全流程异常识别路径，提升识别精度并有效规避误报与漏报现象。