基于一维卷积神经网络的风机故障预测

梁川

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风电场风机叶片积冰会造成风电机组的效率降低,严重时会导致叶片断裂,严重威胁风电场的正常生产运行.文章提出了一种基于一维卷积神经网络的风机叶片结冰预测方法,能够根据风机运行的SCADA数据对叶片结冰的早期过程进行精确预测,并采用某风电场的2台风机数据进行模型验证和对比试验,并提出了针对不平衡数据集处理的加权精确率的评价指标.实验结果表明文章所提方法能有效预测风机的早期故障,对设备作出预测性维护,减少经济损失.

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来源
《科技创新与应用》 |2020年第32期|132-135|共4页
作者
梁川;
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作者单位

华润江中制药集团有限责任公司江西南昌 330096;

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正文语种 chi
中图分类柔性制造系统及柔性制造单元;
关键词
卷积神经网络; 叶片结冰; 故障预测;

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