公开(公告)号：CN117287352A

公开(公告)日：2023-12-26

申请号：CN202310864955.0

申请日：2023-07-14

Applicant: 华北电力大学(保定)

Inventor： 向玲 ,  姚青陶 ,  胡爱军 ,  邴汉昆 ,  朱国鹏

IPC: F03D17/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 一种风电机组状态监测方法,所述方法包括以下步骤：a.数据预处理：①对风力发电机组SCADA数据集进行数据清洗；②确定神经网络模型的线性回归预测参数；③选择神经网络模型的输入参数；④设置训练集和测试集；b.神经网络模型的搭建；c.神经网络模型的训练；d.参数的预测；e.多参数联动分析计算；f.风力发电机组状态监测。本发明使用TCformer模型对风力发电机组各个部件的参数进行预测，并考虑到各部件间的相互影响，使用MCV对多参数进行联动分析，实现风力发电机组的状态监测，可及时发现风电机组的潜在故障，有助于合理制定维护计划，减少经济损失，保证电力系统的安全稳定运行。

公开(公告)号：CN117473411A

公开(公告)日：2024-01-30

申请号：CN202310865817.4

申请日：2023-07-14

Applicant: 华北电力大学(保定)

Inventor： 向玲 ,  付晓梦婷 ,  胡爱军 ,  邴汉昆 ,  朱国鹏 ,  王凯伦

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于改进Transformer模型的轴承寿命预测方法,所述方法包括以下步骤：a.数据预处理；b.滚动轴承寿命预测模型的搭建：利用动态卷积层对数据进行特征提取，使用包含多头ProbSparse自注意力模块的编码器结构，对每个头采用不同的优化策略，搭建滚动轴承寿命预测模型；c.轴承剩余寿命预测模型的训练；d.轴承剩余寿命的预测。本发明采用动态卷积、Transformer模型架构和ProbSparse自注意力相结合的方法来预测滚动轴承剩余寿命，能够有效提取轴承振动信号中与寿命相关的特征，同时还对多个工况的轴承的预测具有泛化能力，可对轴承数据保持较高的预测精度，保证机械设备安全稳定运行。