[发明专利]一种基于GRU神经网络的风机健康状态评估方法有效
| 申请号： | 202010586207.7 | 申请日： | 2020-06-24 |
| 公开（公告）号： | CN111709490B | 公开（公告）日： | 2022-03-18 |
| 发明（设计）人： | 梁涛;谢高锋;孟召潮 | 申请（专利权）人： | 河北工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06Q10/00;G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 北京盛询知识产权代理有限公司 11901 | 代理人： | 张海青 |
| 地址： | 300131 天津市红桥区*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于GRU神经网络的风机健康状态评估方法，包括以下步骤，以CLIQUE聚类方法为基础完成风机运行工况划分；选取表征风机重要部件运行状况的特征参量作为评估指标集合；针对各运行工况子空间，建立基于GRU神经网络的风机健康状态评估模型实时预测各评估指标参量的变化情况；采用基于偏互信息的特征选择方法确定评估模型的输入参量；通过变权评估方法对预测误差进行加权分析，得到风机运行健康度指数，根据健康度指数评估风机运行健康状态。相比当前多集中于某一关键部件的评估方法，本发明可以更全面、准确的评估风机运行健康状态，可为制定风电机组维护计划提供有力支撑，从而降低风力发电机的运维成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 gru 神经网络 风机 健康 状态 评估 方法 | ||
【主权项】：
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