[发明专利]风机叶片结冰故障预测方法、装置及存储介质有效
| 申请号： | 201910137612.8 | 申请日： | 2019-02-25 |
| 公开（公告）号： | CN109751206B | 公开（公告）日： | 2020-08-28 |
| 发明（设计）人： | 王永斌;季文翀;刘廉如;张忠平;丁雷 | 申请（专利权）人： | 宜通世纪物联网研究院（广州）有限公司 |
| 主分类号： | F03D80/40 | 分类号： | F03D80/40;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 麦小婵;郝传鑫 |
| 地址： | 510665 广东省广州市天*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种风机叶片结冰故障预测方法，包括：获取风机的表征运行特征和表征运行参数，进行预处理后得到有效运行参数；对表征运行特征进行相关性特征提取，得到时序特征和高相关性特征；对高相关性特征进行特征降维处理，得到降维特征；将降维特征对应的有效特征参数输入加权极限学习机，进行降维特征权重计算，生成故障预测模型；将新获取的风机的表征运行参数输入故障预测模型，得到故障预测结果。本发明公开的一种风机叶片结冰故障预测方法，能够对风机的表征运行特征和表征运行参数进行特征提取和有效运行参数筛选，生成考虑权重的预测模型，通过该预测模型进行故障预测，提高风机叶片结冰故障预测的准确性和实时性。 | ||
| 搜索关键词： | 风机 叶片 结冰 故障 预测 方法 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种风机叶片结冰故障预测方法，其特征在于，包括：获取风机的表征运行特征和所述表征运行特征对应的表征运行参数，进行预处理后得到有效运行参数；对所述表征运行特征进行相关性特征提取，得到时序特征和高相关性特征；对所述高相关性特征进行特征降维处理，得到降维特征；将所述降维特征对应的有效特征参数输入加权极限学习机，进行降维特征权重计算，生成风机叶片结冰故障预测模型；将新获取的所述风机的表征运行参数输入所述风机叶片结冰故障预测模型，得到风机叶片结冰故障预测结果。
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