在風(fēng)力發(fā)電機(jī)組運(yùn)行維護(hù)過程中,對設(shè)備故障診斷的要求越來越高,隨著近年來大數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用,其對風(fēng)力發(fā)電的影響也越來越大,許多研究人員基于大數(shù)據(jù)展開了相關(guān)工作。在利用風(fēng)電機(jī)組SACDA數(shù)據(jù)進(jìn)行故障診斷的過程中,所用的特征量不同,解決問題的效果會受到影響。為了提高風(fēng)電機(jī)組故障診斷的精準(zhǔn)性,須要對其所用到的故障特征進(jìn)行選擇。文章提出了用最小角回歸（Least Angle Regression, LARS）方法來對特征向量進(jìn)行選擇,針對這些被選出的特征向量用HMM（Hidden Markov Model）建立故障模型。利用某風(fēng)場的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果表明,文章提出的基于HMM-LARS方法建立的模型對故障類型具有較好的識別效果。 

【文章來源】：可再生能源. 2020,38(10)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

變槳系統(tǒng)超級電容不平衡故障模型訓(xùn)練過程

圖2為100組測試數(shù)據(jù)在上述不同模型下的匹配程度。由圖2可知：模型一有64%的測試數(shù)據(jù)對數(shù)似然概率在-0.1附近，有30%的測試數(shù)據(jù)對數(shù)似然概率在-3.3附近；對模型二，大部分測試數(shù)據(jù)的對數(shù)似然概率都在-1.5上下波動，雖然某些觀測值的匹配度與模型一相比低了些，但是在整個測試范圍內(nèi)識別率較平穩(wěn)，而且與后面的模型相比，對數(shù)似然概率也不低。因此，本文選擇模型二為最佳模型。圖3為整個模型的建立過程。

由圖2可知：模型一有64%的測試數(shù)據(jù)對數(shù)似然概率在-0.1附近，有30%的測試數(shù)據(jù)對數(shù)似然概率在-3.3附近；對模型二，大部分測試數(shù)據(jù)的對數(shù)似然概率都在-1.5上下波動，雖然某些觀測值的匹配度與模型一相比低了些，但是在整個測試范圍內(nèi)識別率較平穩(wěn)，而且與后面的模型相比，對數(shù)似然概率也不低。因此，本文選擇模型二為最佳模型。圖3為整個模型的建立過程。3.2 結(jié)果分析

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3313536