论文摘要
针对风电机组故障预警中,原始动态时间规整（DTW）算法无法有效度量风电机组多变量时间序列数据之间距离的问题,提出一种基于犹豫模糊集的动态时间规整（HFS-DTW）算法。该算法是原始DTW算法的一种扩展算法,可对单变量和多变量时间序列数据进行距离度量,且精度与速度较原始DTW算法更优。以子时间序列相似度距离为目标函数,使用帝国竞争算法（ICA）优化了HFS-DTW算法中的子序列长度和步距参数。算例研究表明与仅DTW算法和非参数最优的HFS-DTW算法相对比,参数最优的HFS-DTW可挖掘更多的多维特征点信息,输出的多维特征点相似序列具有更丰富细节;且基于所提算法可提前10天预警风电机组齿轮箱故障。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 刘帅,刘长良,甄成刚
关键词: 风电机组,故障预警,犹豫模糊集,帝国竞争算法,动态时间规整
来源: 计算机应用 2019年04期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 华北电力大学控制与计算机工程学院,新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)
基金: 北京市自然科学基金资助项目(4182061),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2018ZD05,9163116001)~~
分类号: TM315
页码: 1229-1233
总页数: 5
文件大小: 627K
下载量: 235
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