一種風(fēng)電齒輪箱異常數(shù)據(jù)分類方法
基本信息
申請(qǐng)?zhí)?/td> | CN202010226956.9 | 申請(qǐng)日 | - |
公開(公告)號(hào) | CN111414970A | 公開(公告)日 | 2020-07-14 |
申請(qǐng)公布號(hào) | CN111414970A | 申請(qǐng)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(qǐng)(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(chǎng)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(cè)試集和預(yù)測(cè)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(duì)應(yīng)參數(shù)的XGboost算法,對(duì)測(cè)試集進(jìn)行預(yù)測(cè),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(duì)預(yù)測(cè)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)。?? |
