基于DA-Transformer的风机叶片覆冰检测

作者：汪磊; 何怡刚^*; 谭畅

来源：三峡大学学报(自然科学版), 2022, 44(05): 1-8.

DOI：10.13393/j.cnki.issn.1672-948x.2022.05.001

• 风机叶片
• 覆冰检测
• 数据驱动
• DA-Transformer
• 参数优化

恶劣的气候条件会增加风机叶片结冰的风险.随着传感器技术在风电系统中的广泛应用，数据驱动的叶片覆冰检测方法引起了广泛关注.与传统方法相比，数据驱动方法可以避免专业知识的限制，降低安装检测设备引起的额外成本.然而，传统数据驱动模型挖掘数据信息的能力有限.同时，深度学习方法存在难以调整超参数的问题.为了解决上述问题，本文提出了蜻蜓算法(DA)和Transformer的风机叶片覆冰检测混合模型.其中，Transformer中的自注意力机制可以挖掘时间序列的局部和全局特征信息，蜻蜓算法可以智能优化Transformer的超参数.实验结果表明，相比已有的模型及Transformer而言，提出的混合模型具有更好的覆冰检测效果.

• 单位
  武汉大学; 自动化学院