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基于SCADA数据和单分类简化核极限学习机的风电机组发电机状态监测
被引量：
11
1
作者
金晓航
泮恒拓
+2 位作者
许壮伟
孙毅
刘伟江
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2022年第8期2408-2418,共11页
为了检测风电机组发电机异常,减少由故障引起的机组停机事件的发生,提出一种基于数据采集与监控系统(SCADA)数据分析和单分类简化核极限学习机(OC-RKELM)建模的发电机状态监测方法。首先,在风电机组SCADA数据中选取与发电机健康状态相...
为了检测风电机组发电机异常,减少由故障引起的机组停机事件的发生,提出一种基于数据采集与监控系统(SCADA)数据分析和单分类简化核极限学习机(OC-RKELM)建模的发电机状态监测方法。首先,在风电机组SCADA数据中选取与发电机健康状态相关的特征,参照风电机组的性能特性同时结合局部异常因子算法对数据进行清洗;其次,利用机组历史正常的行为数据训练OC-RKELM模型,探明机组正常工作的行为规律,进而基于该模型在线监测发电机运行状态,当其工作异常时及时实现预警;最后,与其他单分类方法进行了对比分析,并利用t-SNE可视化技术对所提方法的分析结果进行了验证与评估。结果表明:OC-RKELM具有较好的健康状态监测效果,比其他单分类方法能更早发现风电机组发电机工作异常。
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关键词
风电机组
状态监测
SCADA数据
单分类模型
极限学习机
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职称材料
预测微生物学在食品中的应用
被引量：
2
2
作者
常存
赵金海
+1 位作者
段楠
姚鸿宾
《黑龙江科学》
2015年第6期28-29,共2页
本实验是通过微生物学和统计学进行数学建模,利用所建模型预测和描述处在特定食品环境(加工、贮藏和流通)下微生物的生长和死亡,广泛应用于乳制品、肉制品等食品的生产和检测中。如果数据库和软件包能成为风险评估的有力工具,预测微生...
本实验是通过微生物学和统计学进行数学建模,利用所建模型预测和描述处在特定食品环境(加工、贮藏和流通)下微生物的生长和死亡,广泛应用于乳制品、肉制品等食品的生产和检测中。如果数据库和软件包能成为风险评估的有力工具,预测微生物学就是食品微生物学中的一个有前途的领域。
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关键词
预测微生物学
食品应用
一级生长预测模型
二级生长预测模型
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职称材料
题名
基于SCADA数据和单分类简化核极限学习机的风电机组发电机状态监测
被引量：
11
1
作者
金晓航
泮恒拓
许壮伟
孙毅
刘伟江
机构
浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部重点实验室
浙江工业大学机械工程学院
浙江运达风电股份有限公司
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2022年第8期2408-2418,共11页
基金
国家重点研发计划资助项目(2022YFE0198900)
宁波市自然科学基金资助项目(2021J038)。
文摘
为了检测风电机组发电机异常,减少由故障引起的机组停机事件的发生,提出一种基于数据采集与监控系统(SCADA)数据分析和单分类简化核极限学习机(OC-RKELM)建模的发电机状态监测方法。首先,在风电机组SCADA数据中选取与发电机健康状态相关的特征,参照风电机组的性能特性同时结合局部异常因子算法对数据进行清洗;其次,利用机组历史正常的行为数据训练OC-RKELM模型,探明机组正常工作的行为规律,进而基于该模型在线监测发电机运行状态,当其工作异常时及时实现预警;最后,与其他单分类方法进行了对比分析,并利用t-SNE可视化技术对所提方法的分析结果进行了验证与评估。结果表明:OC-RKELM具有较好的健康状态监测效果,比其他单分类方法能更早发现风电机组发电机工作异常。
关键词
风电机组
状态监测
SCADA数据
单分类模型
极限学习机
Keywords
wind
turbines
condition
monitoring
supervisory
control
and
data
acquisition
data
one
-
class
modelling
extreme
learning
machine
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
预测微生物学在食品中的应用
被引量：
2
2
作者
常存
赵金海
段楠
姚鸿宾
机构
黑龙江省科学院高技术研究院
黑龙江省北安市红星农场
出处
《黑龙江科学》
2015年第6期28-29,共2页
基金
黑龙江省科学院预研项目(YY1301)
文摘
本实验是通过微生物学和统计学进行数学建模,利用所建模型预测和描述处在特定食品环境(加工、贮藏和流通)下微生物的生长和死亡,广泛应用于乳制品、肉制品等食品的生产和检测中。如果数据库和软件包能成为风险评估的有力工具,预测微生物学就是食品微生物学中的一个有前途的领域。
关键词
预测微生物学
食品应用
一级生长预测模型
二级生长预测模型
Keywords
Predictive
microbiology
Food
applications
one
-
class
growth
prediction
model
Two-
class
growth
prediction
model
分类号
TS201.3 [轻工技术与工程—食品科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SCADA数据和单分类简化核极限学习机的风电机组发电机状态监测
金晓航
泮恒拓
许壮伟
孙毅
刘伟江
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2022
11
下载PDF
职称材料
2
预测微生物学在食品中的应用
常存
赵金海
段楠
姚鸿宾
《黑龙江科学》
2015
2
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职称材料
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