典型文献
数据挖掘的风力发电设备健康状态自动识别
文献摘要：
为了提高风力发电设备健康状态识别正确率,构建基于数据挖掘的风力发电设备健康状态自动识别模型.首先采集风力发电设备健康状态数据,采用小波变换对风力发电设备健康状态数据进行去噪处理,并引入数据挖掘技术中的Elman神经网络设计了风力发电设备健康状态自动识别模型,对Elman神经网络参数进行了优化,最后通过风力发电设备健康状态自动识别的仿真测试,结果表明,本模型的风力发电设备健康状态自动识别效果好,风力发电设备健康状态误识率和拒识率均少于其它模型,验证了本模型的风力发电设备健康状态自动识别优越性.
文献关键词：
风力发电设备;健康状态;识别模型;Elman神经网络
中图分类号：
作者姓名：
王东;张永伟;南亚峰;刘利军
作者机构：
国华能源投资巴彦淖尔公司,内蒙古 巴彦淖尔 015000
文献出处：
引用格式：
[1]王东;张永伟;南亚峰;刘利军-.数据挖掘的风力发电设备健康状态自动识别)[J].自动化技术与应用,2022(11):32-35
A类：
B类：
风力发电设备,自动识别,健康状态识别,识别模型,状态数据,小波变换,去噪处理,数据挖掘技术,Elman,网络设计,网络参数,仿真测试,误识
AB值：
0.127992
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