[发明专利]基于Bayesian数据驱动的风机健康状态监测方法在审
| 申请号： | 201911293028.8 | 申请日： | 2019-12-13 |
| 公开（公告）号： | CN111198099A | 公开（公告）日： | 2020-05-26 |
| 发明（设计）人： | 宋哲 | 申请（专利权）人： | 南京松数科技有限公司 |
| 主分类号： | G01M15/00 | 分类号： | G01M15/00;G06N7/00 |
| 代理公司： | 苏州慧通知识产权代理事务所(普通合伙) 32239 | 代理人： | 丁秀华 |
| 地址： | 210000 江苏省南京市浦口*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了异常状态诊断技术领域的基于Bayesian数据驱动的风机健康状态监测方法，具体包括以下步骤：以SCADA数据为基础，标注风力涡轮机健康状态信息；采用bin方法、基于多元正态分布的方法和Copula方法对算法进行改进，并将改进的算法应用于风机异常状态诊断；根据对风力涡轮机健康状态影响的重要程度确定用于建立风电发力机异常状态诊断模型相应的参数；定期对诊断模型重新拟合，优化风机异常状态诊断模型。引入Bayesian框架，在基于SCADA数据的Bayesian框架开发中，使用bin方法、基于多元法线的方法和基于Copula的方法开发了三种类型的贝叶斯分类模型，实现最大化风电场的在线率并保证风机的安全高效运行。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 bayesian 数据 驱动 风机 健康 状态 监测 方法 | ||
【主权项】：
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