[发明专利]基于噪声标签重构的风力发电机电能质量扰动状态监测方法在审
| 申请号： | 202110779364.4 | 申请日： | 2021-07-09 |
| 公开（公告）号： | CN113591604A | 公开（公告）日： | 2021-11-02 |
| 发明（设计）人： | 傅雷;严柯;朱添田 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N7/00;G06Q10/06;G06Q50/06;G01R19/25 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 310014 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于噪声标签重构的风力发电机电能质量扰动状态监测方法，首先利用经验小波变换将电压波形信号分解为多个本征模态函数，然后将分解得到的本征模态函数以时序数据形式重构成一组多列时序数据。而后，利用协同训练进行对训练数据进行标签重构，旨在提高电能质量扰动分类器模型在噪声环境下的泛化能力；然后，采用卷积神经网络结构自动提取深层通用化特征，并利用主成分分析方法对得到的特征矩阵进行降维去冗，最后将优化得到了特征向量导入到支持向量机中对电能质量异常扰动事件进行模式识别。本发明有效满足实际工程中辨识高精度和特征提取自动化的要求。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 噪声 标签 风力发电机 电能 质量 扰动 状态 监测 方法 | ||
【主权项】：
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