摘要
本发明涉及风力发电机螺栓监测技术领域,公开了一种风力发电机螺栓松动预警系统及方法,该方法借助分布式传感器阵列采集螺栓应力、位移、声学等多维度数据,经小波变换处理后,输入深度信念网络DBN模型预测螺栓松动风险值。再通过模拟退火算法优化风险评估模型,划分风险等级,依此构建分层式响应决策模型实现闭环管控。本发明能精准监测预测螺栓松动风险,降低评估误差,提升决策与执行效率,实现系统持续优化。相比传统方式,其预测准确率大幅提高,维护时间缩短,设备故障率降低,有效减少故障停机与维修成本,保障风力发电机安全稳定运行,提升经济效益与安全性。
技术关键词
风力发电机螺栓
风险评估模型
深度信念网络
分布式传感器
模拟退火优化算法
预警方法
DBN模型
模拟退火算法
决策
传播算法
超参数
模型更新
随机梯度下降
声学传感器
预警系统
应力传感器
数据
风力发电机结构
系统为您推荐了相关专利信息
风险评估方法
时间门控
分布式电网
局部特征信息
时间序列特征
风险评估模型
人工蜂群算法
作业工况
重构误差
时序特征
关键性
多准则决策分析
分析系统
指标
数据采集模块
职业健康
风险评估系统
风险评估模型
模型主体
风险指标值
网络安全数据
长短期记忆网络
大数据
关联分析算法
动态权重分配