一种基于遗传算法的风电机组叶片故障诊断方法
- 专利权人:
- 上海电机学院
- 发明人:
- 丁云飞,刘洋,朱晨烜,王栋璀,潘羿龙
- 申请号：
- CN201611097540.1
- 公开号：
- CN106768933A
- 申请日:
- 2016.12.02
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2017
- 代理人:
- 俞晨波
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于遗传算法的可变K均值风电机组叶片故障诊断方法，其主要针对典型的故障情况，对采集的风电机组叶片故障数据进行预处理，得到故障特征信息；运用主成分分析法PCA对数据进行标准化，并提取出导致风电机组叶片故障的主要特征信息；将所提取的主要故障特征信息，利用基于遗传算法的可变K均值聚类算法，对训练样本进行聚类分析。本发明结合了遗传算法，在传统K均值算法的基础上进行K值的计算选定，缩短了故障信息分析时间，提高了数据聚类分析精确度，降低了成本，从而使故障诊断的过程变得简单可靠，有效可行。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
