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利用机器学习算法从SCADA运维大数据中深度挖掘齿轮箱输入轴的运行规律,建立正常状态下的故障监测和诊断模型。本文提出的XGBoost两层机器学习模型能够提前预判健康设备状态,为企业提升风电场的效益提供科学决策依据。
基于XGBoost两层算法模型的风机齿轮箱输入轴故障监测与诊断方法
【摘 要】
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利用机器学习算法从SCADA运维大数据中深度挖掘齿轮箱输入轴的运行规律,建立正常状态下的故障监测和诊断模型。本文提出的XGBoost两层机器学习模型能够提前预判健康设备状态,
【机 构】
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鲁东大学数学与统计科学学院,国电电力山东新能源开发有限公司,华风数据（深圳）有限公司
【出 处】
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电力设备管理
【发表日期】
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2020年3期
【基金项目】
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教育部产学合作协同育人项目(201801034031,201802257026):山东省高等学校教学研究与改革一般项目(20180103)
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