改进的Adaboost方法及其在水电站设备故障检测中的应用

• 作者: 孙成勋 张华飞 徐华雷 衣传宝 陈涛 高阳
• 来源期刊: 水力发电
• 学科: 工学
• 关键词: 故障检测 Adaboost 熵权法 分类器模型
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 机电与金属结构
• 页码范围: 62-65
• 页数: 4页
• 分类号: TM312
• 字数: 3462字
• 语种: 中文

摘要

针对水电站运行人员巡检时间过长,检查设备故障效率过低等问题,设计了水电站故障检测方案.根据改进的Adaboost方法对不同工况下机器作用所产生的噪声值进行训练,并建立一个分类器模型,将其应用到水电站设备故障检测方案当中.通过仿真实验,结果表明改进的Adaboost分类器正确率很高,达到89.1％.此方案可以提高水电站设备故障的检测效率,加强了工作人员的安全保障.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	衣传宝		13	23	2.0	4.0
2	高阳	国网吉林省电力有限公司电力科学研究院	14	22	3.0	4.0
3	陈涛	国网吉林省电力有限公司电力科学研究院	12	9	2.0	2.0
4	孙成勋	国网吉林省电力有限公司电力科学研究院	20	53	5.0	6.0
5	张华飞	国网吉林省电力有限公司电力科学研究院	4	5	1.0	2.0
6	徐华雷	国网吉林省电力有限公司电力科学研究院	5	5	1.0	2.0