基于改进集成KNN回归算法的风电机组齿轮箱状态监测
文档名：基于改进集成KNN回归算法的风电机组齿轮箱状态监测
摘要：风电机组齿轮箱是容易发生故障的重要部件,维修费用高昂,因此有必要对其进行实时状态监测.针对集成K近邻(KNN)算法对随机采样不敏感的问题,提出了一种基于规则采样的改进集成KNN模型.首先利用距离相关系数进行变量选择,然后基于正则化互信息对变量进行排序,将其用于规则采样,构造子训练集,最后基于统计过程控制方法设置预警阈值对实时残差进行分析,根据健康度曲线对风电机组齿轮箱健康度进行监测,并利用某风电机组实际数据对所提方法进行验证.结果表明:所提方法显著提升了模型估计精度,该模型优于常规集成KNN模型,可以实现齿轮箱的早期故障预警.
作者：张书瑶王梓齐刘长良Author：ZHANGShuyaoWANGZiqiLIUChangliang
作者单位：华北电力大学控制与计算机工程学院,北京102206
刊名：动力工程学报 ISTICPKU
Journal：JournalOfChineseSocietyOfPowerEngineering
年，卷(期)：2023, 43(6)
分类号：TM315
关键词：风电机组齿轮箱状态监测正则化互信息有规则采样集成KNN回归算法
机标分类号：TP301.6TP277TP181
在线出版日期：2023年7月3日
基金项目：中央高校科研基金资助项目，中央高校科研基金资助项目基于改进集成KNN回归算法的风电机组齿轮箱状态监测[
期刊论文]动力工程学报--2023, 43(6)张书瑶王梓齐刘长良风电机组齿轮箱是容易发生故障的重要部件,维修费用高昂,因此有必要对其进行实时状态监测.针对集成K近邻(KNN)算法对随机采样不敏感的问题,提出了一种基于规则采样的改进集成KNN模型.首先利用距离相关系数进行变量选择,...参考文献和引证文献
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