文档摘要：风力发电机叶片出现质量不平衡时若照常工作,不仅会影响经济效益,严重时还会直接损坏叶片等设备,引发安全事故.为此,使用RFECV特征筛选算法进行特征值提取,之后采用随机森林模型进行训练与预测.实验结果显示,将RFECV特征筛选算法应用于随机森林模型,可实现叶片质量不平衡故障诊断并提高模型泛化能力.利用新方法进行叶片质量不平衡故障诊断,可为风机长期稳定运行在正常工况做出贡献.
Abstract：Ifawindturbinewhosebladesencountermassimbalancecontinuetowork,itwillnotonlyaffecteconomicben-efits,butalsodirectlydamageequipmentsuchasbladesandcausesafetyaccidentsinseverecases.Inviewofthisameth-odforfeaturevalueextractionusingtheRFECVfeaturefilteringalgorithmisproposed,followedbytrainingandpredic-tionusingarandomforestmodel.TheexperimentalresultsshowthattheintroductionofRFECVfeatureselectionalgo-rithmintotherandomforestmodelcanachievefaultdiagnosisofblademassimbalance,andhasgoodgeneralizationabili-ty.Theapplicationofthenewmethodhasthepotentialoffacilitatinglong-termstableoperationofwindturbines.
作者：王志林 蒋红武 丁颢 周瑞睿 Author：WANGZhilin JIANGHongwu DINGHao ZHOURuirui
作者单位：中车株洲电力机车研究所有限公司,湖南株洲412000中南大学交通运输工程学院,湖南长沙410075
刊名：电工技术
Journal：ElectricEngineering
年，卷(期)：2024, (10)
分类号：TM614
关键词：故障诊断 风机叶片质量不平衡 特征工程 REFCV特征选择
Keywords：faultdiagnosis massimbalanceofwindturbineblades featureengineering REFCVfeatureselection
机标分类号：TM743TP273TP391.41
在线出版日期：2024年7月10日
基金项目：国家重点研发计划基于随机森林模型的叶片质量不平衡故障诊断[
期刊论文] 电工技术--2024, (10)王志林 蒋红武 丁颢 周瑞睿风力发电机叶片出现质量不平衡时若照常工作,不仅会影响经济效益,严重时还会直接损坏叶片等设备,引发安全事故.为此,使用RFECV特征筛选算法进行特征值提取,之后采用随机森林模型进行训练与预测.实验结果显示,将RFECV特...参考文献和引证文献
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关键词：故障诊断,风机叶片质量不平衡,特征工程,REFCV特征选择,
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