排灌机械工程学报

作者：王昕, 庄加利, 李法社, 刘飞, 宋颂伟

单位：1. 昆明理工大学冶金与能源工程学院, 云南 昆明650500;2. 广西龙源新能源有限公司, 广西 南宁530022;3. 云南省清洁能源与储能技术重点实验室, 云南 昆明650093

关键词：风电机组,改进的灰狼优化算法,分数阶余弦相似熵,最小二乘支持向量机,故障诊断

基金：广西2021年市场化并网多能互补一体化项目(2110-450000-04-01-384989究

为了从机组复杂振动信号中挖掘出信息进行故障特征识别,提出一种基于分数阶思想的特征提取方法,以提高对风电机组不同状态信号的特征挖掘能力.考虑到信号的分数阶特征,通过引入分数阶余弦相似熵方法FCSE(fractional cosine similarity entropy, FCSE),提升对复杂信号特征的提取效果.同时,结合多策略改进的灰狼优化算法BGWO(multi-strategy improved grey wolf optimization algorithm,BGWO),寻找最小二乘支持向量机LSSVM(least squares support vector machine,LSSVM)的最优参数组合,以实现高效的特征分类.并对原始信号添加信噪比为3 dB的噪声,将FCSE与2种传统特征熵(样本熵、余弦相似熵)进行对比分析,以评估其抗噪性能.仿真结果显示,FCSE在给定数据集上的特征提取能力明显优于其他2种方法,而所提故障诊断系统在实验室数据集和实际振动信号下的分类最高准确率分别达到了100.0%和97.50%,证明了其在实际应用中的有效性和可靠性.

来源：2026年第4期

《排灌机械工程学报》期刊编辑部

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