摘要
本申请揭示了一种风机齿轮箱轴承故障定位方法、装置、介质及设备,所述方法包括:采集待测风机齿轮箱轴承的实际温度及原始特征数据,并对原始特征数据进行预处理;构建风机齿轮箱轴承温度预测模型,并对所构建的模型进行训练;将预处理后的待测风机齿轮箱轴承的原始特征数据输入训练好的风机齿轮箱轴承温度预测模型,获得待测风机齿轮箱轴承的预测温度;将预测温度与预警温度进行比对,以判定待测风机齿轮箱轴承是否处于高温预警;利用预设的解释模型对处于高温预警的待测风机齿轮箱轴承的原始特征数据进行贡献度分析,以识别关键特征数据,基于关键特征数据对待测风机齿轮箱轴承进行故障定位。本申请可以找到关键性特征,实现轴承故障精准定位。
技术关键词
风机齿轮箱
XGBoost模型
温度预测模型
sigmoid函数
轴承
故障定位方法
LSTM模型
齿轮箱入口
桨叶
非线性特征
故障定位装置
异常数据
学习器
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偏差
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矩阵
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XGBoost模型
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