【摘 要】
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采用风力发电机数据采集与监视控制(SCADA)系统运行数据和状态数据,结合LightGBM方法构建风力发电机故障模式识别模型.首先依据风力发电机的运行状态数据,给无标签的SCADA数据添加状态标签.针对同时段出现的重叠故障,将其单独提取,定义为新类别的故障.最后采用集成学习中的LightGBM构建故障诊断模型,与Xgboost、梯度提升树、随机森林、支持向量机、多层感知器、深度信念网络进行对比,证实了LightGBM方法的优越性.
【机 构】
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上海交通大学机械与动力工程学院,上海 200241
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采用风力发电机数据采集与监视控制(SCADA)系统运行数据和状态数据,结合LightGBM方法构建风力发电机故障模式识别模型.首先依据风力发电机的运行状态数据,给无标签的SCADA数据添加状态标签.针对同时段出现的重叠故障,将其单独提取,定义为新类别的故障.最后采用集成学习中的LightGBM构建故障诊断模型,与Xgboost、梯度提升树、随机森林、支持向量机、多层感知器、深度信念网络进行对比,证实了LightGBM方法的优越性.
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