[发明专利]一种基于深度学习的风电机组主轴承温度预测方法在审
| 申请号： | 202011552148.8 | 申请日： | 2020-12-24 |
| 公开（公告）号： | CN113158535A | 公开（公告）日： | 2021-07-23 |
| 发明（设计）人： | 肖小聪;刘建勋;刘德顺;戴巨川 | 申请（专利权）人： | 湖南科技大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F16/215;G01M13/04;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 北京盛凡智荣知识产权代理有限公司 11616 | 代理人： | 戴龙泽 |
| 地址： | 411201 湖南省湘潭市雨*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的风电机组主轴承温度预测方法。所述方法包括以下步骤：首先，收集风场风电机组SCADA系统采集的传感器数据，然后对数据进行清洗和重采样，选择与主轴承温度变化特性相关的SCADA参数变量，构建训练样本和测试样本数据集；其次，通过堆叠自编码，构建一个基于深度学习的神经网络模型，反复训练充分挖掘主轴承正常运行数据内在的特征；最后，在模型的顶部添加回归预测层来进一步微调整个深度学习模型，直到满足主轴承温度的智能预测。通过本发明，本方法的预测精度和误差等指标均优于传统的浅层学习模型，能较好地为主轴承的运行状态监测和故障预警提供技术辅助支撑。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 机组 主轴 温度 预测 方法 | ||
【主权项】：
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