支持向量回归参数估计在风电机组故障模式分析中的应用

• 作者: 尹浩霖 曾星明 柳亦兵 王达梦 马志勇
• 来源期刊: 机械科学与技术
• 学科: 交通运输
• 关键词: 风电机组 风轮系统 支持向量回归机 威布尔分布 参数估计
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 材料科学
• 页码范围: 1755-1761
• 页数: 7页
• 分类号: U462.3+5
• 字数: 4032字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20180039

摘要

风轮系统的可靠与否直接影响着风电机组的安全运行,有必要对其建立合理的可靠性模型并准确估计模型参数,以反映其真实可靠性情况.威布尔分布模型被广泛应用于各领域的可靠性建模,支持向量回归机(SVR)保持了支持向量机适用于小样本的特性,可用于小样本数据可靠性模型的参数估计.以某个风电场投运以来的风轮系统故障数据为基础,建立其威布尔分布模型,采用SVR估计模型参数,并与传统的基于最小二乘法的参数估计结果对比,结果表明,采用SVR估计模型参数具有更高的准确性,更适合于小样本数据可靠性模型的参数估计.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	柳亦兵	华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室	76	1552	19.0	37.0
2	马志勇	华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室	24	329	9.0	18.0
3	尹浩霖	西安理工大学水利水电学院	3	9	2.0	3.0
5	王达梦	华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室	4	6	1.0	2.0
8	曾星明	华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室	1	5	1.0	1.0