基于多特征信息融合的风电机组整机性能评估 - 曾天生; 刘航; 陈汉斯; 王峥; 褚学宁 (计算机集成制造系统, 2022)
TB472%TP391.7; 为解决风电机组单一健康状态模型可能发生误报的问题,提出一种基于信息融合的风电机组整机性能评估方法.首先改进了局部离群因子算法(LOF),用于筛选正常运行数据,使用Kendall相关系数进行参数选择,并基于深度信念网络(DBN)建立多个健康状态模型,提取实际运行数据与模型预测值的残差作为性能特征.再使用自组织映射神经网络(SOM)将残差空间映射到风电机组运行状态空间以实现信息融合,通过计算状态劣化指数来构建性能指标的方法,对风电机组进行性能评估.最后,通过实际的风电机组运行数据验证了所提方法的有效性.