来源:《组合机床与自动化加工技术》2020年第11期  作者:李明;王炜超;袁逸萍;樊盼盼;高建雄;
选择字号

基于超限学习机的风电机组齿轮箱油温趋势预测研究

收藏本文  分享

为减少风电机组齿轮箱故障,提出一种基于数据预处理的超限学习机(ELM)风电机组齿轮箱油温预测方法。鉴于SCADA系统中数据信息质量的不确定性和冗余性,首先通过平滑处理去除噪声,再由相关性分析和信息熵计算,得到复合要求的模型输入变量数据,此数据预处理方法确保了对最终预测贡献的确定性,最后利用ELM预测模型进行齿轮箱油温预测。通过预测结果分析对比,此模型在保证预测精度的同时大幅降低了计算的复杂度,验证了所提算法的优越性。(本文共计4页)......[继续阅读本文]

下载阅读本文订阅本刊

图书推荐

    相关文章推荐

    看看这些杂志对你有没有帮助...

    更多杂志>>