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基于IBOA-ERF的风力发电机齿轮箱故障检测
1
作者 刘国旭 周广凯 赵竞一 《沈阳工程学院学报（自然科学版）》 2024年第2期15-25,37,共12页
针对风力发电机齿轮箱故障检测模型参数优化难度大的问题,提出一种基于改进的蝶形优化算法的极端随机森林故障检测模型。将故障检测模型虚警率与漏警率的代数和构造为适应度函数,改进个体初始位置和位置更新策略。引入混沌映射策略代替... 针对风力发电机齿轮箱故障检测模型参数优化难度大的问题,提出一种基于改进的蝶形优化算法的极端随机森林故障检测模型。将故障检测模型虚警率与漏警率的代数和构造为适应度函数,改进个体初始位置和位置更新策略。引入混沌映射策略代替原有的种群初始化方法,增强初始种群分布的随机性。提出一种自适应惯性权重因子,结合鸽群优化算法的地标算子更新种群位置迭代方程,加快收敛速度,提高蝴蝶优化算法的多样性和鲁棒性。采用局部搜索阶段和全局搜索阶段的动态切换方法,实现全局搜索与局部搜索的动态平衡,避免陷入局部最优。建立极端随机森林故障检测模型,利用改进的蝶形优化算法获取最优参数,实现所提模型在高维数据下具有良好的鲁棒性和泛化性的快速响应。与其他优化算法相比,所提风力发电机组齿轮箱故障检测方法具有较低的误报率和漏报率。 展开更多
关键词 故障检测 蝴蝶优化算法 极端随机森林 风力发电机 齿轮箱
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基于奇异值分解与卡尔曼滤波修正多位置NWP的短期风电功率预测 被引量：13
2
作者 王丽婕 刘田梦 +3 位作者 王勃 郝颖 王铮 张元鹏 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第12期392-398,共7页
考虑到数值天气预报网格点位置和系统误差对短期风电功率预测精度的影响,提出一种基于奇异值分解与卡尔曼滤波修正多位置数值天气预报的短期风电功率预测模型。首先通过奇异值分解对多位置数值天气预报数据进行特征提取与降维处理;然后... 考虑到数值天气预报网格点位置和系统误差对短期风电功率预测精度的影响,提出一种基于奇异值分解与卡尔曼滤波修正多位置数值天气预报的短期风电功率预测模型。首先通过奇异值分解对多位置数值天气预报数据进行特征提取与降维处理;然后使用卡尔曼滤波方法修正数值天气预报风速数据,降低数值天气预报的系统误差;最后基于极端随机森林算法,利用修正的数值天气预报数据搭建短期风电功率预测模型。通过对某风电场进行仿真,并与单位置、未降维、未修正模型比较,结果表明降维修正模型的预测效果最好,平均误差和均方根误差分别为7.94%和9.96%。 展开更多
关键词 风电功率预测 数值天气预报 奇异值分解 卡尔曼滤波 极端随机森林
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基于图像识别的高铁接触网紧固件开口销故障分类方法 被引量：2
3
作者 王健 罗隆福 +2 位作者 邹津海 朱胜蓝 叶威 《电气化铁道》 2020年第2期45-49,共5页
针对高铁接触网紧固件开口销缺失、松脱和安装不规范等现象,基于图像识别理论提出一种开口销故障等级划分方案和基于机器学习的开口销分类方法。在分类阶段,首先采用SSD算法对接触网4C系统的回图进行开口销定位与识别,并采用Deeplabv3+... 针对高铁接触网紧固件开口销缺失、松脱和安装不规范等现象,基于图像识别理论提出一种开口销故障等级划分方案和基于机器学习的开口销分类方法。在分类阶段,首先采用SSD算法对接触网4C系统的回图进行开口销定位与识别,并采用Deeplabv3+进行语义分割,最后采用SURF特征检测器对语义分割图片提取关键点,再利用视觉词袋模型BOVW生成视觉码本,利用视觉码本对极端随机森林ERF进行训练并生成模型。极端随机森林通过网格搜索和交叉验证(Gridsearch+CV)实现参数调优,使用ERF模型对开口销图片分类。采用该方法对实际线路的图片进行实验检测,准确率达到了93.2%,且节省人力,能有效保障高铁的供电安全。 展开更多
关键词 图像识别 开口销故障分类 语义分割 极端随机森林 SURF算法
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