【摘 要】
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针对风电机组状态监测数据可视化存在的直观性不强和交互性差等缺陷,提出基于随机森林的可视化技术。即首先对监测数据进行基于RF的相似性度量,使数据在新特征空间的类可分性
【基金项目】
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吉林省重点科技成果转化项目(20150307020GX);吉林省科技厅重点攻关项目(20150204084GX)
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针对风电机组状态监测数据可视化存在的直观性不强和交互性差等缺陷,提出基于随机森林的可视化技术。即首先对监测数据进行基于RF的相似性度量,使数据在新特征空间的类可分性增强;然后采用主成分分析法进行特征变换与降维,将多维数据的关系信息变换到适合人类视觉认知的低维空间里;最后对数据在低维空间里采用散点图和平行坐标图进行可视化展示。实验结果表明,风机状态监测数据经过RF处理后,可视化效果良好,便于管理人员从整体上把握数据的集中特性、分布规律以及属性间的关系等信息,对提高风电机组的运行可靠性具有重要意义。
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