本文關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在風(fēng)電機(jī)組故障診斷中的應(yīng)用

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【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)的故障診斷方式已經(jīng)不能滿足風(fēng)電故障系統(tǒng)實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性的要求,提出了基于Hadoop框架,并結(jié)合粗糙集屬性約簡(jiǎn)以及Apriori算法共同處理分析風(fēng)電機(jī)組監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確地診斷風(fēng)機(jī)故障的方法:首先利用屬性約簡(jiǎn)減小數(shù)據(jù)規(guī)模,剔除冗余屬性項(xiàng);之后通過MapReduce框架改進(jìn)Apriori算法,提高數(shù)據(jù)挖掘效率,降低時(shí)間和空間復(fù)雜度.實(shí)驗(yàn)表明:該算法在保證診斷準(zhǔn)確率的前提下,具有良好的性能,也證明了該算法的有效性和可行性.
【作者單位】： 河北工業(yè)大學(xué)控制科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 故障診斷 Hadoop框架 屬性約簡(jiǎn) Apriori算法
【基金】：天津市科技支撐項(xiàng)目(14ZCDZGX00818)
【分類號(hào)】：TP311.13;TM614
【正文快照】： 近年來,風(fēng)能作為清潔能源在改善中國(guó)能源結(jié)構(gòu)方面發(fā)揮著越來越重要的作用[1].由于風(fēng)電場(chǎng)自身的特殊性及負(fù)荷的不穩(wěn)定性,對(duì)風(fēng)電場(chǎng)的安全性和經(jīng)濟(jì)效益都產(chǎn)生了極大影響.因此,對(duì)風(fēng)電機(jī)組故障診斷的實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性提出了很高的要求.然而,不同廠商的風(fēng)機(jī)所采集的數(shù)據(jù)類型、位數(shù)、存

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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10 陳東林;煙草設(shè)備的故障診斷技術(shù)應(yīng)用與展望[J];中國(guó)設(shè)備工程;2003年06期

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2 黎清海;高慶;;基于系統(tǒng)分層的故障診斷方法[A];第三屆全國(guó)信息獲取與處理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2005年

3 聞競(jìng)競(jìng);黃道;;故障診斷方法綜述[A];計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用進(jìn)展·2007——全國(guó)第18屆計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用（CACIS）學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2007年

4 李t，

本文編號(hào)：1004353