【摘 要】
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针对风力机变桨系统变桨角度4种主要故障类型,基于机组SCADA数据分析,提出一种基于非参数核密度估计和Relief-F特征参数提取数据处理,以及PCA-KNN融合算法故障诊断的风力机变桨角度异常状态识别方法.首先,对风力机SCADA数据进行非参数核密度估计预处理,运用Relief-F算法提取变桨角度故障的7类(13个)特征参数;然后,通过PCA-KNN融合算法对变桨角度故障状态进行识别,结果表明:该方法能够准确识别变桨角度4种主要的故障类型.最后,将改进的PCA-KNN融合算法与常用的KNN算法、PCA-
【机 构】
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长沙理工大学 能源与动力工程学院,湖南 长沙 410014;广州特种承压设备检测研究院,广东 广州 510663
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针对风力机变桨系统变桨角度4种主要故障类型,基于机组SCADA数据分析,提出一种基于非参数核密度估计和Relief-F特征参数提取数据处理,以及PCA-KNN融合算法故障诊断的风力机变桨角度异常状态识别方法.首先,对风力机SCADA数据进行非参数核密度估计预处理,运用Relief-F算法提取变桨角度故障的7类(13个)特征参数;然后,通过PCA-KNN融合算法对变桨角度故障状态进行识别,结果表明:该方法能够准确识别变桨角度4种主要的故障类型.最后,将改进的PCA-KNN融合算法与常用的KNN算法、PCA-KNN算法和BP神经网络进行对比,结果表明:改进的PCA-KNN融合算法具有更为准确的识别率.
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为分析城镇化进程中珠三角地区城市洪涝风险变化特征,选用极端降雨量、暴雨频次、地面高程、坡度、人口密度、GDP、土地利用类型共7个指标构建指标体系,对珠三角地区城镇化前后城市洪涝灾害风险变化进行研究分析.结果表明:城镇化进程中珠三角高度城镇化地区极端降雨量和暴雨频次增加导致其危险性等级升高,珠三角地区原本高易损性地区基本没有发生变化,但有向外扩张的趋势,高度城镇化背景下珠三角地区洪涝风险等级结构发生了改变,低风险区占比显著降低,高风险区占比明显增加,其主要原因是高度城镇化地区的高风险区面积增多.
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