(12)发明专利说明书 | ||
(10)申请公布号 CN 113392575 A (43)申请公布日 2021.09.14 | ||
权利要求说明书 说明书 幅图 |
本发明公开了一种基于滑窗特征的风机主轴故障预测方法,主要包括:(1)采用如XGBoost、GBDT、CatBoost、LightGBM算法等模型进行特征的自动选择以及特征的非线性转换;(2)使用原始风机特征训练风机的时序特性问题,对风机时间特征进行提取,并将数据集进行分割切片。(3)基于滑动窗口对故障标签、风机状态特征处理,完成滑窗特征的构造。(4)采用stacking集成策略,对各个模型的预测结果进行加权计算。本发明设计了一系列可以表征当前风机运行状态的滑窗特征,通过构造滑窗特征的方式解决风机特征单一和故障状态缓变特性问题,最后将融合滑窗特征后的模型与使用原始风机特征训练的模型进行对比,显现出预测效果有一定程度的提升。 | |
法律状态公告日 | 法律状态信息 | 法律状态 |
2021-10-01 | 实质审查的生效 | 实质审查的生效 |
2021-09-14 | 公开 | 公开 |
2023-06-20 | 授权 | 发明专利权授予 |
本文发布于:2024-09-24 08:25:14,感谢您对本站的认可!
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