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基于深度学习与AHP的发电机组状态感知系统研究
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作者 吴祖平 吴政 +2 位作者 王伟 韦怡 席强 《自动化仪表》 2025年第4期65-69,共5页
针对风力发电故障会导致风电状态不稳定的问题,构建了一种基于深度学习与层次分析法(AHP)的发电机组状态感知系统。该系统使用AHP将检测目标和实施方案进行多维匹配。利用深度学习的全面特征,对AHP进行改进,以实现对机组的全面感知。利... 针对风力发电故障会导致风电状态不稳定的问题,构建了一种基于深度学习与层次分析法(AHP)的发电机组状态感知系统。该系统使用AHP将检测目标和实施方案进行多维匹配。利用深度学习的全面特征,对AHP进行改进,以实现对机组的全面感知。利用稀疏自动编码(SAE)技术构建网络模型。将网络模型与发电机组运行状态结合,能够更准确地识别机组的不确定异常因素。通过结合自适应阈值检测状态的趋势变化,利用变量残差趋势的异常变化分析出故障原因,从而实现故障的检测与诊断。试验结果表明,该系统识别电力设备的内外部热故障的准确率在99%以上;故障识别检测误差率较低,最高误差率为0.8%。该研究为发电机组故障感知提供了可行方案。 展开更多
关键词 发电机检测 层次分析法 深度学习 故障识别 全局状态感知 稀疏自动编码技术
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