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摘要
本发明提出了一种基于集成深度神经网络的风力发电机叶片结冰诊断方法,主要解决现有技术检测风力发电机叶片故障情况时需要额外加装设备,成本高、检测准确性低的问题。其实现步骤包括：1)采集风力发电机运行的历史数据；2)对历史数据进行预处理；3)对预处理后的历史数据进行数据平衡处理,获得训练数据集；4)构建集成深度神经网络并利用训练数据集对其进行训练；5)对新流入风力发电机的实时数据进行数据预处理；6)将经过预处理后的实时数据输入训练后的集成深度神经网络模型,进行叶片结冰状态的诊断。本发明在不引入其他测量设备的前提下,实现对风力发电机叶片结冰的实时监测,并大大提高了风力发电机叶片结冰诊断的准确率。
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