基于XGBoost和自适应阈值的风机故障预警

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基于XGBoost和自适应阈值的风机故障预警
申请号:CN202410824152
申请日期:2024-06-25
公开号:CN118820780A
公开日期:2024-10-22
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于XGBoost和自适应阈值的风机故障预警方法。该方法包括:数据采集与预处理:获取风机运行数据并进行预处理;特征工程与选择:选取与风机状态相关的有效特征,并进行特征工程处理;XGBoost模型训练:利用预处理后的数据训练XGBoost模型,实现对风机运行状态的学习和预测;自适应阈值确定:根据XGBoost模型输出结果及实际风机运行数据,采用自适应算法确定风机状态异常的阈值;故障预警与输出:监测风机运行状态,当检测到异常状态超过设定的自适应阈值时,及时发出故障预警信号。本发明的方法能有效降低误报率,该故障预警方法能够较早的发出预警信号,便于操作人员进行检修。
技术关键词
风机故障预警方法 XGBoost模型 监测风机运行状态 XGBoost算法 特征工程 故障预警算法 设备故障预警 回归预测模型 异常状态 数据 度量 模型预测值 偏差 滑动窗口 度函数 采样点
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