【摘 要】
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为了实现对风力发电机组变桨系统的预见性维护,提出了在机组健康管理平台上开发变桨异常识别系统的设计思路。在模型算法构建过程中,提出将变桨速度的频域特征作为分类特征,
【机 构】
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北京金风科创风电设备有限公司,对外经济贸易大学
【基金项目】
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国家重点研发计划项目资助(2016YFB1000705)
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为了实现对风力发电机组变桨系统的预见性维护,提出了在机组健康管理平台上开发变桨异常识别系统的设计思路。在模型算法构建过程中,提出将变桨速度的频域特征作为分类特征,实现了对异常征兆的精确刻画。利用AdaBoost-SAMME算法将变桨速度分为高频、低频以及正常三类,与人工神经网络、支持向量机、随机森林等五种算法对比发现,即使各类样本数量严重不均衡,AdaBoost-SAMME算法的准确率、查准率、查全率及G-mean等评价指标也都优于其他算法。为了提高系统的自学习能力,提出了一种基于欧式距离的新样本判断方法
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