一種風(fēng)電齒輪箱異常數(shù)據(jù)分類方法
基本信息
| 申請?zhí)?/td> | CN202010226956.9 | 申請日 | - |
| 公開（公告）號(hào) | CN111414970A | 公開（公告）日 | 2020-07-14 |
| 申請公布號(hào) | CN111414970A | 申請公布日 | 2020-07-14 |
| 分類號(hào) | G06K9/62(2006.01)I;G06N3/00(2006.01)I | 分類 | - |
| 發(fā)明人 | 張昱平;楊輝 | 申請（專利權(quán)）人 | 西安迅和電氣科技有限公司 |
| 代理機(jī)構(gòu) | 北京盛凡智榮知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 | 代理人 | 劉曉明 |
| 地址 | 710065陜西省西安市高新區(qū)丈八二路31號(hào)逸翠尚府2號(hào)樓4單元601室 | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明涉及一種風(fēng)電齒輪箱異常數(shù)據(jù)分類方法，首先將采集到的風(fēng)場中各風(fēng)電齒輪箱的振動(dòng)數(shù)據(jù)放入數(shù)據(jù)集中并劃分為訓(xùn)練集、測試集和預(yù)測集，將數(shù)據(jù)集內(nèi)數(shù)據(jù)分段，計(jì)算各段各參數(shù)值，然后初始化多目標(biāo)粒子群算法，用訓(xùn)練集來訓(xùn)練各粒子對應(yīng)參數(shù)的XGboost算法，對測試集進(jìn)行預(yù)測，記錄準(zhǔn)確率與耗時(shí)，并生成精英集，通過迭代改變粒子群的位置與速度，并更新精英集，在精英集中選擇合適的一個(gè)粒子，將學(xué)習(xí)率和樹的個(gè)數(shù)輸入算法中，得到優(yōu)化好的MOPSO?XGboost算法，最后利用優(yōu)化好的MOPSO?XGboost算法對預(yù)測集進(jìn)行分類，從而區(qū)分出正常與各類異常的風(fēng)電齒輪箱數(shù)據(jù)。本發(fā)明具有高分類準(zhǔn)確率和低模型算法耗時(shí)等優(yōu)點(diǎn)。?? |
