[发明专利]一种风机叶片结冰故障检测方法在审
| 申请号： | 202011084037.9 | 申请日： | 2020-10-12 |
| 公开（公告）号： | CN112215281A | 公开（公告）日： | 2021-01-12 |
| 发明（设计）人： | 卢建刚;罗松;陈金水;王文海 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/02;G06N3/04 |
| 代理公司： | 浙江杭州金通专利事务所有限公司 33100 | 代理人： | 刘晓春 |
| 地址： | 310027 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种风机叶片结冰故障检测方法，该方法旨在不引入其他测量设备的前提下，使用宽度学习的方法快速准确的对风机叶片结冰故障进行检测。相较于深度神经网络，宽度学习系统是一种高效增量式浅层神经网络，宽度学习系统的建模不是通过堆叠更多的层数，而是通过横向增加更多的神经元节点提高自身的性能。由于宽度神经网络没有隐含层，因此网络结构简明，网络权值计算速度快，整个模型的建立快捷，能够满足工业需求。此外，当数据增加时，宽度学习系统也并不需要将整个模型进行重新训练，其采用增量式的方式进行学习，只需要针对新增的数据进行训练就能够取得良好的效果，充分利用数据保证了模型的有效性与稳定性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 风机 叶片 结冰 故障 检测 方法 | ||
【主权项】：
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