-
题名多传感器数据融合的风机状态预测算法设计与实验
被引量：2
- 1
-
-
作者
寇志伟
靳乐乐
孔哲
齐咏生
刘利强
-
机构
内蒙古工业大学电力学院
内蒙古自治区机电控制重点实验室
大规模储能技术教育部工程研究中心
-
出处
《制造业自动化》
2025年第2期114-122,共9页
-
基金
内蒙古自治区科技计划(2021GG0256)。
-
文摘
风机运行状态的准确预测与判断可以提前预警故障,维持风机的稳定运行,实现风电功率的合理调度,保障电力生产的稳定和安全。提出了一种多传感器数据融合的风机状态预测方法。首先,研究了风机多传感器数据的处理与特征提取方法,应用四分位法与Relief-F算法清洗了多传感器数据,并且依据数据权重选择了多传感器数据源。其次,设计了基于BP神经网络和基于D-S证据理论的信息融合算法,并在MATLAB中进行了实验验证,得到的风机状态预测准确率分别为80.35%及78.72%。再次,基于双层容错数据融合思想,改进了D-S证据理论方法,设计了基于FTDF-TCR的多传感器数据融合算法,并应用相同的样本数据集进行实验验证。最后,经实验验证,算法风机状态预测的准确率为89.36%,相较于原有算法分别提升了9.01%及10.64%,有效提高了风机运行状态预测的准确率。
-
关键词
多传感器
数据融合
风机
D-S证据理论
ftdf-tcr
-
Keywords
Multiple sensors
Data fusion
Wind Turbines
D-S evidence theory
ftdf-tcr
-
分类号
TP277
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
-
