【摘 要】
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为进一步提高风电发电机组覆冰故障诊断模型的精度，缩短隐患消除的周期。提出多变量相关性Gentle Adaboost的风机叶片覆冰故障诊断方法。首先对SCADA多变量数据归一化处理，避免变量量纲不同。然后通过一维卷积神经网络提取多变量间的相关性信息。并由主成分分析法降低特征向量的维度，提取向量中的关键成分。最后将特征向量导入具有强鲁棒性的集成学习算法Gentle Adaboost中学习，获得高泛化能
【机 构】
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为进一步提高风电发电机组覆冰故障诊断模型的精度，缩短隐患消除的周期。提出多变量相关性Gentle Adaboost的风机叶片覆冰故障诊断方法。首先对SCADA多变量数据归一化处理，避免变量量纲不同。然后通过一维卷积神经网络提取多变量间的相关性信息。并由主成分分析法降低特征向量的维度，提取向量中的关键成分。最后将特征向量导入具有强鲁棒性的集成学习算法Gentle Adaboost中学习，获得高泛化能力覆冰故障诊断模型。在实际数据中测试算法性能。结果表明，对比经典的SVM、KNN、NN、PCA-KNN、PCA-SVM、PCA-NN等方法，本文方法的覆冰故障诊断精度更高。
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