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一种基于PCA-kNN风力发电系统变流器故障识别方法

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摘要

本发明涉及一种基于PCA‑kNN风力发电系统变流器故障识别方法，首先采集风力发电系统中背靠背式三相PWM整流器的直流侧输出电压信号，然后提取电压信号的时域、频域和时频域特征，再使用PCA算法对电压信号的特征作降维处理，最后结合kNN算法实现风力发电系统变流器故障识别。

1. 一种基于PCA-kNN风力发电系统变流器故障识别方法 [P] . 中国专利： CN111239521B . 2022.02.11
2. 一种基于PCA-kNN风力发电系统变流器故障识别方法 [P] . 中国专利： CN111239521A . 2020-06-05
3. SYSTEM AND METHOD FOR CATEGORIZING TRIP FAULTS OF A WIND TURBINE POWER CONVERTER [P] . IN2015CH05846A . 2017-05-05

机译：风力发电机变流器故障分类的系统和方法
4. SYSTEM AND METHOD FOR CATEGORIZING TRIP FAULTS OF A WIND TURBINE POWER CONVERTER [P] . IN5846CHE2015A . 2017-05-05

机译：风力发电机变流器故障分类的系统和方法
5. SYSTEM AND METHOD FOR CATEGORIZING TRIP FAULTS OF A WIND TURBINE POWER CONVERTER [P] . 美国专利： US2017122291A1 . 2017-05-04

机译：风力发电机变流器故障分类的系统和方法