基于正余弦麻雀搜索与峭度解卷积的发电机故障诊断

微特电机 ›› 2025, Vol. 53 ›› Issue (4): 39-42.

基于正余弦麻雀搜索与峭度解卷积的发电机故障诊断

运达能源科技集团股份有限公司,杭州 310000

收稿日期:2025-01-17 出版日期:2025-04-28 发布日期:2025-04-28

Fault Diagnosis of Generator Based on SCSSA-MCKD

Windey Energy Technology Group Co., Ltd.,Hangzhou 310000, China

Received:2025-01-17 Online:2025-04-28 Published:2025-04-28

摘要/Abstract

摘要： 提出了一种基于结合正余弦麻雀搜索算法和最大相关峭度解卷积的风电机组发电机故障诊断方法。
该方法通过正余弦麻雀搜索算法优化最大相关峭度解卷积算法的参数,有效提取故障信号中的微弱特征。实验结
果表明,该方法能够在复杂噪声环境下准确识别发电机的早期故障特征,为风电机组的故障预警和维护提供了有力
的技术支持。

关键词: 发电机, 故障诊断, 正余弦, 麻雀搜索算法, 最大相关峭度解卷积, 风电机组

Abstract: This article proposed a fault diagnosis method for wind turbine generators based on the sine-cosine and
sparrow search algorithm( SCSSA) , and maximum correlation kurtosis deconvolution ( MCKD) . This method optimized the
parameters of the MCKD algorithm through SCSSA, effectively extracting weak features from fault signals. The experimental
results showed that this method can accurately identify the early fault characteristics of generators in complex noise
environments, providing strong technical support for fault warning and maintenance of wind turbines.

Key words: generators, fault diagnosis, sine-cosine transformation, sparrow search algorithm, maximum correlation
kurtosis deconvolution( MCKD), wind turbine unit

杨禄铭, 池献龙, 施德华. 基于正余弦麻雀搜索与峭度解卷积的发电机故障诊断[J]. 微特电机, 2025, 53(4): 39-42.

YANG Luming, CHI Xianlong, SHI Dehua. Fault Diagnosis of Generator Based on SCSSA-MCKD[J]. Small & Special Electrical Machines, 2025, 53(4): 39-42.

[1]	王新宇, 王　成, 颜秉政, 亓美胜. 基于CNN-LSTM的风力发电机轴承损伤状态预警算法[J]. 微特电机, 2026, 54(3): 75-78.
[2]	杨　永, 周月红, 楼昱昉, 吴天承, 袁一帆, 常晓峰. 基于白鲸优化算法VMD和SVM的风电主轴承故障诊断[J]. 微特电机, 2026, 54(3): 83-88.
[3]	韩天禹, 孙祥伟, 宋燕随, 吴江凡, 张成昊. 航空两级式起动 / 发电机稳压发电控制系统建模与仿真[J]. 微特电机, 2026, 54(2): 60-67.
[4]	贺　颖, 张旭岐, 李孟龙, 浩　泽. 基于多尺度卷积 -双向门控混合注意力的滚动轴承故障诊断[J]. 微特电机, 2026, 54(2): 89-96.
[5]	张　凯, 王　峰, 龚　磊. 基于 PSD-BPA 的双馈风力发电机组建模与校核[J]. 微特电机, 2026, 54(1): 54-60.
[6]	俞　健, 吴博阳. 基于注意力机制及一维卷积神经网络的滚动轴承故障诊断方法[J]. 微特电机, 2026, 54(1): 92-96.
[7]	贾洪岩, 魏宏杰, 吴劲芳, 董　超, 李涵阳. 基于改进人工蜂群算法的永磁风电机组转矩—变桨协调控制方法[J]. 微特电机, 2025, 53(8): 50-55.
[8]	马驭博, 聂　瑞, 魏彦企, 王培欣, 司纪凯. 基于田口法的两自由度直线旋转发电机多属性决策设计[J]. 微特电机, 2025, 53(6): 9-.
[9]	黎匡磊, 于英杰, 谢井华. 基于增强去噪对抗自编码器的皮带机托辊故障诊断方法[J]. 微特电机, 2025, 53(6): 61-.
[10]	俞　健, 俞泽卫, 李腾, 黄松泉. 基于 SSA 优化 VME 与 SMHD 的风力发电机滚动轴承故障诊断[J]. 微特电机, 2025, 53(6): 68-.
[11]	施德华, 韩增涛, 孟井煜枫, 吴博阳, 汪浩然, 蔡逸波. 基于 SCADA 数据和 XGBoost 的风电机组发电机故障诊断方法[J]. 微特电机, 2025, 53(5): 61-64.
[12]	吕文艳. 四轮机器人差速控制问题研究[J]. 微特电机, 2025, 53(5): 65-70.
[13]	张茹顶, 张　铖, 潘钱宇, 李少帅, 孟井煜枫, 吴博阳. 自注意力优化密度聚类的风机数据清洗方法[J]. 微特电机, 2025, 53(4): 34-38.
[14]	雷晓斌, 韩　勇, 刘　尉. 基于 FSA 的水轮发电机组调速非线性参数控制方法[J]. 微特电机, 2025, 53(4): 49-53.
[15]	邹应冬, 段志强, 王峰军, 周　羽. 半直驱风力发电机永磁体涡流损耗研究[J]. 微特电机, 2025, 53(3): 38-42.