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输配电工程、电力网及电力系统

小样本下的风机故障检测方法及应用

作者：曲福明，荆洪迪，刘金海著

出版社：东北大学出版社出版时间：2022-03-01

开本： 24cm 页数： 158页

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小样本下的风机故障检测方法及应用版权信息

ISBN：9787551729598
条形码：9787551729598 ; 978-7-5517-2959-8
装帧：平装-胶订
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
工业技术
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输配电工程、电力网及电力系统

小样本下的风机故障检测方法及应用内容简介

本书主要研究了小样本条件下风力发电机的故障检测方法, 分别从特征已知的小样本故障、特征未知的小样本故障、含有不确定性数据且数量极少的小样本故障、多变环境且数量极少的小样本故障四个角度研究小样本条件下的风机故障检测方法, 同时也研究了小样本风机黑盒故障检测模型的解释方法。

小样本下的风机故障检测方法及应用目录

第1章绪论1.1 概述1.2 风机故障检测介绍1.3 风机故障检测研究现状1.4 本书内容及章节安排第2章基于生成方法的小样本风机故障检测2.1 本章概述2.2 基于生成方法的检测架构2.3 基于生成方法的故障检测2.3.1 构建粗略的故障样本数据2.3.2 基于生成对抗网络的故障样本精化2.3.3 基于生成样本的故障检测2.4 验证与应用2.4.1 实验设置及方法过程2.4.2 实验1：生成样本评估实验2.4.3 实验2：与使用真实故障样本检测方法的对比实验2.4.4 实验3：与使用扩展故障样本检测方法的对比实验2.4.5 实验4：生成对抗网络的有效评估实验2.5 本章小结第3章基于映射方法的小样本风机故障检测3.1 本章概述3.2 基于映射方法的检测架构3.3 基于故障特的难样本数据挖掘3.3.1 风机故障数据的难样本挖掘3.3.2 训练数据的连续优化3.4 基于三元组特征映射的故障检测3.4.1 基于三元组的特征映射模型构建3.4.2 特征空间内的多分类器模型构建3.4.3 多故障检测的评价指标3.5 验证与应用3.5.1 实验设置3.5.2 实验1：单故障检测实验3.5.3 实验2：多故障检测实验3.5.4 实验3：难样本评估实验3.5.5 实验4：方法组件排除实验3.5.6 实结3.6 本章小结第4章基于非单值模糊推理的小样本风机故障检测4.1 本章概述4.2 背景及问题描述4.2.1 相关背景4.2.2 问题描述4.3 基于非单值模糊推理的检测架构4.4 基于非单值模糊推理的故障检测4.4.1 非单值输入的构建4.4.2 模糊逻辑系统术语和规则的扩展4.4.3 模糊逻辑系统后件设计与故障检测4.5 验证与应用4.5.1 实验设置4.5.2 实验1：非单值输入的有效评估实验4.5.3 实验2：多输入故障检测评估实验4.5.4 实验3：单输入故障检测评估实验4.5.5 实验4：鲁棒评估实验4.5.6 实结4.6 本章小结第5章基于多维隶属函数的小样本风机故障检测5.1 本章概述5.2 背景及问题描述5.3 基于多维隶属函数的故障检测5.3.1 构建多维隶属函数5.3.2 隶属度集成方法5.3.3 基于集成隶属度的模糊逻辑系统5.3.4 基于多维隶属度的风机故障检测5.4 验证与应用5.4.1 实验设置5.4.2 实验1：风机早期故障检测对比实验5.4.3 实验2：风机故障检测漏报警对比实验5.4.4 实验3：风机故障检测误报警对比实验5.4.5 实验4：长时间条件下风机故障检测对比实验5.4.6 实结5.5 本章小结第6章小样本风机故障检测的黑盒模型解释方法6.1 本章概述6.2 基于数据驱动的黑盒模型解释架构6.3 基于数据驱动的黑盒模型解释方法6.3.1 反向构建模糊逻辑系统6.3.2 模糊逻辑系统的多重优化6.3.3 提取知识与解释目标模型6.4 验证与应用6.4.1 实验设置6.4.2 实验1：简单数学模型的解释实验6.4.3 实验2：回归黑盒模型的解释实验6.4.4 实验3：分类黑盒模型的解释实验6.4.5 实验4：深度学的解释实验6.4.6 实结6.5 本章小结第7章结参考文献后记

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