风电机组滚动轴承故障的O-DAG-LDM优化诊断方法

本文主要探讨了一种创新的故障诊断技术，针对风电机组中的关键部件——滚动轴承的健康监测。传统的故障诊断方法面临着挑战，因此提出了基于节点优化型有向无环图（Directed Acyclic Graph, DAG）和大间隔分布机（Large Margin Distribution Machine, LDM）的故障诊断模型，即O-DAG-LDM方法。这种方法巧妙地结合了DAG的多分类优势，其能够有效处理复杂的分类问题，以及LDM的二分类器泛化性能，这使得模型在处理滚动轴承故障时具有更高的准确性和更强的抗噪能力。 DAG结构在该方法中扮演了关键角色，它允许数据流通过有向边进行有序传输，从而减少了随机排列带来的误差积累。通过优化算法对DAG节点进行排列，可以确保信息的有效传递，提升LDM的性能。这种优化过程旨在减小错误传播，尤其是在噪声环境中，这对于保证诊断结果的可靠性至关重要。 LDM作为一种二分类器，以其良好的决策边界和分类性能闻名，但在多分类问题上可能面临挑战。通过DAG-LDM结构的扩展，将LDM应用于多个类别，提高了诊断的全面性和有效性。这种方法在实际应用中展现出优于其他主流智能诊断技术的表现，特别是在滚动轴承的早期故障检测方面，其高精度和抗干扰特性对于保障风电机组的稳定运行有着显著的意义。 总结来说，本文提出的节点优化型DAG-LDM故障诊断方法是一种创新的融合了DAG结构和LDM性能的优势，适用于复杂而关键的风电机组滚动轴承故障检测场景。通过优化节点排列和利用DAG-LDM结构，这种方法能够在噪声环境下提供准确、鲁棒的故障识别，对于提升风电系统的可靠性和维护效率具有重要的理论和实践价值。