基于IOWA算子工况辨识的风电机组齿轮箱温度预警

摘要：

提出一种基于群体相似性组合模型的故障预警方案.利用动态时间规整算法分析风电机群的相似性,得到工作状态相似的风电机群;采用遗传算法优化的软模糊聚类划分工况,构建非线性状态估计模型;依据最大信息系数确定模型的辅助变量,基于诱导有序加权平均(induced ordered weighted averaging,IOWA)算子构建组合预测模型.实验结果表明,所提出的组合模型对风电机组齿轮箱早期温度预警是有效的.

关键词：齿轮箱故障预警、群体评价、动态时间规整、非线性状态估计、IOWA算子

所属期刊栏目：55

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：北京市自然科学基金4182061

在线出版日期：2023-02-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：88-94