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申请/专利权人：深圳量云能源网络科技有限公司;中国三峡新能源(集团)股份有限公司湖南分公司
摘要：本发明涉及风机叶片结冰检测技术领域，尤其涉及一种风机叶片结冰的检测方法、装置及终端设备，所述风机叶片结冰的检测方法包括：采集待测风机的SCADA数据；从SCADA数据中提取与风机叶片结冰相关的特征量；采用深度置信网络从SCADA数据中自动提取高阶特征量；采用遗传算法对特征量、高阶特征和SVM模型参数进行联合优化；将优化后的特征量和高阶特征共同输入SVM模型训练，形成风机叶片结冰检测模型。本发明通过结合SCADA数据分析和人工智能算法，特别是SVM和遗传算法，显著提高了风机叶片结冰故障诊断的准确性和效率。并且采用深度置信网络从SCADA数据自动提取高阶特征量，将其与其余特征量一起输入模型训练，进一步提高了准确率。
主权项：1.一种风机叶片结冰的检测方法，其特征在于，包括：采集步骤：采集待测风机的SCADA数据；手动提取步骤：从SCADA数据中提取与风机叶片结冰相关的特征量；自动提取步骤：采用深度置信网络从SCADA数据中自动提取高阶特征量；优化步骤：采用遗传算法对特征量、高阶特征和SVM模型参数进行联合优化；训练步骤：将优化后的特征量和高阶特征共同输入SVM模型训练，形成风机叶片结冰检测模型；所述自动提取步骤包括：数据标准化步骤：将SCADA数据中的不同量纲数据转换为同一标准范围；构建步骤：构建用于逐层提取数据特征的深度置信网络模型；微调步骤：在深度置信网络模型的顶层添加一个分类层；高阶特征提取步骤：将数据标准化处理后的SCADA数据输入卷积神经网络提取局部特征，再传递至训练好的深度置信网络模型，逐层提取数据特征，得到高阶特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳量云能源网络科技有限公司 中国三峡新能源(集团)股份有限公司湖南分公司 一种风机叶片结冰的检测方法、装置及终端设备
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