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基于扩散图数据降维技术的风力发电机组健康度评估方法

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摘要

本发明公开了一种基于扩散图数据降维技术的风力发电机组健康度评估方法，包括采集样本数据、构建检测模型、健康状态曲面确定、不同故障质心选择、数据降维、整机健康度评估以及风力发电机组关键部件健康度评估。本发明的有益效果是：通过对风力发电机组的健康度衰退指数监测以确保风力发电机组安全运行，在风力发电机组健康度衰退时及时安排检查和维修，避免不必要的人力物力损失，可以对风力发电机组及其关键部件进行实时的健康度评估，并且扩散图数据降维技术实现了风力发电机组健康度的可视化，提前监测风力发电机组的健康指数衰退情况，对现场维修人员具有指导意义，优化维修方案，减少人力物力浪费，从而降低风力发电机的运维成本。

著录项

  • 公开/公告号CN110309492B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-08-04

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 河北工业大学;

    申请/专利号CN201910582504.1

  • 发明设计人 梁涛;钱思琦;程立钦;陈博;孟召潮;谢高锋;

    申请日2019-06-29

  • 分类号G06F17/18(20060101);G06Q10/06(20120101);G06Q50/06(20120101);G06Q10/00(20120101);

  • 代理机构11335 北京汇信合知识产权代理有限公司;

  • 代理人戴凤仪

  • 地址 300131 天津市红桥区丁字沽光荣道8号河北工业大学东院

  • 入库时间 2022-08-23 11:08:07

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-08-04

    授权

    授权

  • 2019-11-01

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/18 申请日:20190629

    实质审查的生效

  • 2019-10-08

    公开

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