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基于DA-Transformer的风机叶片覆冰检测
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作者 汪磊 何怡刚 谭畅 《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 2022年第5期1-8,共8页
恶劣的气候条件会增加风机叶片结冰的风险.随着传感器技术在风电系统中的广泛应用,数据驱动的叶片覆冰检测方法引起了广泛关注.与传统方法相比,数据驱动方法可以避免专业知识的限制,降低安装检测设备引起的额外成本.然而,传统数据驱动... 恶劣的气候条件会增加风机叶片结冰的风险.随着传感器技术在风电系统中的广泛应用,数据驱动的叶片覆冰检测方法引起了广泛关注.与传统方法相比,数据驱动方法可以避免专业知识的限制,降低安装检测设备引起的额外成本.然而,传统数据驱动模型挖掘数据信息的能力有限.同时,深度学习方法存在难以调整超参数的问题.为了解决上述问题,本文提出了蜻蜓算法(DA)和Transformer的风机叶片覆冰检测混合模型.其中,Transformer中的自注意力机制可以挖掘时间序列的局部和全局特征信息,蜻蜓算法可以智能优化Transformer的超参数.实验结果表明,相比已有的模型及Transformer而言,提出的混合模型具有更好的覆冰检测效果. 展开更多
关键词 风机叶片 覆冰检测 数据驱动 da-transformer 参数优化
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