摘要
本申请公开了一种风电机组液压站劣化趋势识别方法及装置,所述方法包括:获取多个影响因素的预设时间段的监控数据,形成时序数据;基于时序数据,确定作为评价指标的每个影响因素的异常频次;对每个评价指标进行归一化,获得每个评价指标的初始评分;根据初始评分和融合权重,确定综合评分;将时序数据和综合评分分别作为输入和期望输出,训练综合评分模型;使用综合评分模型实时监控液压站,以识别劣化趋势并根据预设阈值进行预警。本申请的技术方案能够低成本且高效地反映风电机组液压站的健康状态,识别劣化趋势并预警。
技术关键词
风电机组液压站
滑动窗口
识别方法
时序
计算机可读指令
指标
归一化模块
模型训练模块
时间段
可读存储介质
层次分析法
数据获取模块
处理器
识别装置
识别模块
存储器
液压泵
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管道内流体压力
训练深度学习模型
拓扑结构信息
交互识别方法
数据
样本
深度学习神经网络
检测识别方法
注意力
加权特征
融合特征
深度强化学习
BiLSTM模型
参数
障碍物
密度