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本发明属于新能源技术领域,具体公开了一种基于概率特征挖掘的风力发电机叶片故障判别方法,包括以下步骤:对风力发电机叶片振动信号数据进行采集,对采集的据进行数据预处理,粗筛判别数据状态,细筛判别数据状态,对四种风机叶片故障类别的振动信号特性进行画像。本发明的一种基于概率特征挖掘的风力发电机叶片故障判别方法通过对风力发电机叶片振动信号数据进行大数据学习和建模,并识别和提取数据的规律和特征,并自动化地完成数据处理、粗筛、细筛等任务,极大地提高了力发电机叶片故障的判别效率和准确性。
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN118094381A
(43)申请公布日2024.05.28
(21)申请号202410495402.7G06F18/10(2023.01)
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