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基于Vine-Copula-BiLSTM的风电机组齿轮箱状态评估
沈阳工业大学机械工程学院
|
刘杰
曹静
开通知网号
为了科学合理地反映风电机组齿轮箱运行状态,提出一种基于Vine-Copula模型和双向长短期记忆(BiLSTM)算法的风电机组齿轮箱健康状态评估模型。首先,通过Vine-Copula模型分析数据采集与监视控制(SCADA)系统中各相关状态参数之间的耦...
机 构:
沈阳工业大学机械工程学院;
领 域:
电力工业;
自动化技术;
关键词:
风电机组;
状态评估;
SCADA系统;
预测分析;
神经网络;
格 式:
PDF原版;EPUB自适应版
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