一种风电机组传动链数据预测方法

本发明属于风力发电机组领域，具体涉及了一种风电机组传动链数据预测方法，旨在解决现有技术缺乏故障定位能力，无法满足精细化的维护决策需求的问题。本发明的方法包括：获取传动链的运行数据；对机械振动信号进行自适应频域分解处理，确定振动特征；对所述控制系统参数进行时间序列化处理，以与所述温度时序数据进行时间同步匹配；基于预构建的多通道时序特征提取网络进行特征提取，获得特征表示；根据电网调度指令，对各通道输出的特征表示进行加权融合，并将融合后的特征向量输入至预训练的双分支预测模型进行预测，获得第一预测结果及第二预测结果。基于本发明提出的方法，解决相关技术技术中仅输出整体寿命而无法定位故障部件的缺陷。