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申请/专利权人：华能陇东能源有限责任公司
摘要：本发明涉及提供一种基于GWO‑SVM的风机故障监测方法和装置，包括：基于预先选择的信号源提取待分析信号，从待分析信号中提取信号特征；将信号特征输入至预先构建的目标GWO‑SVM振动故障分类模型，得到故障检测结果；其中，目标GWO‑SVM振动故障分类模型是基于支持向量机利用海量故障数据样本采用灰狼算法训练得到的。本发明通过训练得到的目标GWO‑SVM振动故障分类模型对于风机运行数据进行分析，预测出风机部件的运行状态，在风机发生故障后，通过对数据的分析定位出风机发生故障的位置，提高对风机故障的分析速度和准确率，进而减少维护人员的排查工作，提高工作效率。
主权项：1.一种基于GWO-SVM的风机故障监测方法，其特征在于，包括：基于预先选择的信号源提取待分析信号，从所述待分析信号中提取信号特征；将所述信号特征输入至预先构建的目标GWO-SVM振动故障分类模型，得到故障检测结果；其中，所述目标GWO-SVM振动故障分类模型是基于支持向量机利用海量故障数据样本采用灰狼算法训练得到的。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华能陇东能源有限责任公司 基于GWO-SVM的风机故障监测方法和装置
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