基本信息:
- 专利标题： 一种基于人工智能的风力机组异常状态检测系统及方法
- 申请号：CN202211428491.0 申请日：2022-11-15
- 公开(公告)号：CN115726935A 公开(公告)日：2023-03-03
- 发明人： 巫世晶 , 王敏劼 , 孙韵韵 , 刘家阳
- 申请人： 武汉大学
- 申请人地址： 湖北省武汉市武昌区珞珈山街道八一路299号
- 专利权人： 武汉大学
- 当前专利权人： 武汉大学
- 当前专利权人地址： 湖北省武汉市武昌区珞珈山街道八一路299号
- 代理机构： 武汉科皓知识产权代理事务所
- 代理人： 许莲英
- 主分类号： F03D17/00
- IPC分类号： F03D17/00 ; G01K7/18 ; G01K13/00 ; G01K1/024
摘要：
本发明提出了一种基于人工智能的风力机组异常状态检测系统及方法。本发明远程服务无线采集多个历史时刻的温度样本数据，标记每个历史时刻的温度样本数据的真实风机状态；构建风力机组异常状态检测网络，将每个历史时刻的温度样本数据依次输入至该网络进行预测，得到每个历史时刻的温度样本数据的预测风机状态，通过Adam算法优化训练得到优化后风力机组异常状态检测网络；远程服务器实时无线采集风电机组的温度数据，将实时采集的温度数据输入至优化后风力机组异常状态检测网络得到实时的风机状态。本发明能根据实时温度信号准确判断风力机组的运行状态，排除风力机组的安全隐患，节约风力机组的运行和维护成本。
IPC结构图谱:
| F | 机械工程；照明；加热；武器；爆破 |
| --F03 | 液力机械或液力发动机；风力、弹力或重力发动机；不包含在其他类目中的产生机械动力或反推力的发动机 |
| ----F03D | 风力发动机 |
| ------F03D17/00 | 风力发动机的监控或测试，例如诊断 |