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基于改进支持向量机的风机性能在线监测系统研究
基于改进支持向量机的风机性能在线监测系统研究
摘要
随着风能的广泛应用和风电场的不断扩大规模，风机的性能监测变得越来越重要。风机性能的在线监测可以有效地提高风机的运行可靠性和发电效率，降低运维成本。本文提出了一种基于改进支持向量机（SVM）的风机性能在线监测系统。
首先，本文在研究风机性能监测领域的基础上，分析了目前常用的风机性能监测方法的优缺点。传统的方法存在着模型较为简单、无法充分挖掘数据特征等问题。为了克服这些问题，本文提出了一种改进的SVM方法。
其次，本文详细介绍了改进的SVM方法的原理和步骤。改进的SVM方法引入了核函数和松弛变量，可以更好地处理非线性问题，并且具有较强的鲁棒性。本文还介绍了SVM参数调优的方法，以提高模型的预测性能。
然后，本文设计了基于改进SVM的风机性能在线监测系统。该系统包括数据采集模块、数据预处理模块、特征提取模块、模型训练模块和预测模块。数据采集模块负责从风机中采集实时数据，并进行预处理。特征提取模块使用改进的SVM方法提取数据中的有效特征，并进行模型训练。模型训练模块通过调优SVM参数，使得模型在性能预测上具有更高的准确性。预测模块通过利用训练好的模型，对新的数据进行性能预测。
最后，本文通过实际的风机数据对系统进行了验证和评估。实验结果表明，基于改进SVM的风机性能在线监测系统能够准确地预测风机的性能，并可以发现潜在的故障。相比传统方法，该系统具有更高的准确性和可靠性。
关键词：风机性能；在线监测；支持向量机；非线性问题；数据特征
Abstract
Withthewidespreadapplicationofwindenergyandthecontinuousexpansionofwindfarms,theperformancemonitoringofwindturbineshasbecomeincreasinglyimportant.Onlinemonitoringofwindturbineperformancecaneffectivelyimprovethereliabilityandpowergenerationefficiencyofwindturbines,andreduceoperationandmaintenancecosts.Thispaperproposesaresearchontheonlinemonitoringsystemofwindturbineperformancebasedonimprovedsupportvectormachine(SVM).
Firstly,basedonthestudyofwindturbineperformancemonitoring,thispaperanalyzestheadvantagesanddisadvantagesofcurrentcommonlyusedmethods.Traditionalmethodshavetheproblemsofsimplemodelsandinsufficientdatafeatureextraction.Inordertoovercometheseproblems,thispaperproposesanimprovedSVMmethod.
Secondly,thispaperintroducestheprinciplesandstepsoftheimprovedSVMmethodindetail.TheimprovedSVMmethodintroduceskernelfunctionsandslackvariables,whichcanbetterhandlenonlinearproblemsandhavestrongrobustness.ThispaperalsointroducesthemethodofSVMparameteroptimizationtoimprovethepredictiveperformanceofthemodel.
Then,thispaperdesignsawindturbineperformanceonlinemonitoringsystembasedonimprovedSVM.Thesystemincludesdatacollectionmodule,datapreprocessingmodule,featureextractionmodule,modeltrainingmodule,andpredictionmodule.Thedatacollectionmoduleisresponsibleforcollectingreal-timedatafromthewindturbineandpreprocessin