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基于稀疏自编码与极限学习机的风电机组故障诊断方法
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发明专利
专利类型 -
未知
专利状态 -
2020113131961
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 2020113131961 | 专利名称 | 基于稀疏自编码与极限学习机的风电机组故障诊断方法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G01M99/00(2011.01),G06K9/62(2022.01),G06N3/04(2006.01),G06N3/08(2006.01) |
| 申请人 | 湖南工业大学 | 申请地址 | 412007 湖南省株洲市天元区泰山西路88号 |
| 发明人 | 王欣 | 申请日期 | 2020-11-20 |
| 下证状态 | 未知 | 更新时间 | 2025-01-10 08:12:07 |
| 专利摘要 | 本发明针对风力发电系统故障检测问题，提出了一种基于稀疏自编码深度神经网络与极限学习机相结合的风力发电系统故障检测方法。包括两个阶段：第一阶段训练稀疏自编码神经网络，作为特征提取器；第二阶段利用极限学习机进行分类。具体有以下步骤：提取风力发电系统的数据作为稀疏自编码神经网络的输入数据，采用稀疏自编码器输入数据进行特征值提取，得到能高度表达原始数据的特征值；利用极限学习机网络作为分类器，实现对风电系统运行状态进行分类得到故障诊断结果。本发明能对风电机组传感器与执行器的故障进行有效诊断，可提高系统的稳定性，对提高风电场运行经济效益具有重要意义。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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