检索结果-内蒙古大学图书馆

机械管理开发 2025年第1期40卷 191-193,196页

作者：左荣荣太原重工股份有限公司山西太原030051

为提高风电机组齿轮箱的状态监测精度,降低故障率,采用了基于改进集成knn回归算法方法。通过结合特征选择优化、集成学习技术,设计并实现了风电机组齿轮箱状态监测系统,该系统包括数据采集、处理分析、故障预测等模块。研究以实际风电... 详细信息

为提高风电机组齿轮箱的状态监测精度,降低故障率,采用了基于改进集成knn回归算法方法。通过结合特征选择优化、集成学习技术,设计并实现了风电机组齿轮箱状态监测系统,该系统包括数据采集、处理分析、故障预测等模块。研究以实际风电场的运维数据为例,进行了系统和测试。结果表明,改进后的knn回归算法显著提升了故障诊断的准确性,系统能实时准确地监测齿轮箱的运行状态,从而提高风电机组的运行可靠性与维护效率。研究成果不仅优化了风电机组的维护策略,也为类似领域的设备状态监测提供了可行的技术路径。

关键词： knn回归算法风电机组齿轮箱特征选择

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基于改进knn回归算法的风电机组齿轮箱状态监测

引用

中国测试 2021年第1期47卷 153-159页

作者：刘长良张书瑶王梓齐华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室北京102206 华北电力大学控制与计算机工程学院河北保定071000

针对风电机组齿轮箱的状态监测问题,提出使用改进knn回归算法建立齿轮箱的正常行为模型。首先,对经典knn回归算法的距离度量公式进行改进,实验证明预测精度提高约60%;其次,基于改进的离群点和相似点剪辑算法优化knn回归算法的训练集以... 详细信息

针对风电机组齿轮箱的状态监测问题,提出使用改进knn回归算法建立齿轮箱的正常行为模型。首先,对经典knn回归算法的距离度量公式进行改进,实验证明预测精度提高约60%;其次,基于改进的离群点和相似点剪辑算法优化knn回归算法的训练集以提升运算效率,优化后计算时间缩短约20%,预测精度基本保持不变。最后,针对某风电场一台2 MW风电机组的齿轮箱实际故障数据,应用提出的改进knn回归算法并结合统计过程控制相关理论,实现对齿轮箱故障的预警。结果表明:较经典knn算法,提出的改进算法故障预警能力显著增强。

关键词：风电机组齿轮箱状态监测 knn回归算法训练集优化

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融合模型下的焦炉炉门姿态识别方法研究

引用

机械设计与制造 2024年

作者：刘建楠孙桓五樊耀耀赵立禹太原理工大学机械与运载工程学院煤炭资源开采利用与装备工程国家级实验教学示范中心太原理工大学航空航天学院

针对大型焦炉炉门关闭过程中对位故障时有发生，以及炉门对位精度要求高、设计局限大等导致挂门状态识别难的问题，提出了一种解析模型和knn回归算法相融合的炉门动态姿态识别方法。建立了以取门机为动态参考的炉门姿态解析模型；为降... 详细信息

针对大型焦炉炉门关闭过程中对位故障时有发生，以及炉门对位精度要求高、设计局限大等导致挂门状态识别难的问题，提出了一种解析模型和knn回归算法相融合的炉门动态姿态识别方法。建立了以取门机为动态参考的炉门姿态解析模型；为降低炉门振动等随机扰动引起的炉门姿态解算偏差，引入knn回归算法，建立解析模型与knn回归算法相融合的炉门姿态识别模型。模拟实验结果表明，融合模型在X轴和Z轴的角度预测值的均方根误差（RMSE）分别为0.022、0.017，平均绝对误差（MAE）分别为0.015、0.009，其姿态识别精度比解析模型姿态识别精度明显提高。现场实验结果表明，融合模型的炉门姿态识别结果与现场炉门对位情况一致，验证了该炉门识别方法的合理性和有效性，解决了炉门姿态定位在受到随机扰动的情况下炉门姿态的识别问题，为焦化厂炉门姿态识别系统的开发提供参考。

关键词：焦炉炉门姿态识别融合模型 knn回归算法

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基于机器学习的RSS测距优化算法研究

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中文科技期刊数据库（文摘版）工程技术 2023年第10期 11-15页

作者：蒋萧憶南京信息职业技术学院江苏南京210023

为了解决传统的基于RSS的距离测试方法需要有确定的锚节点和给定的发射功率,且易受环境噪声影响导致准确率低的问题,文章提出一种基于机器学习的RSS测距优化算法。该算法在离线阶段使用卡尔曼滤波和平均技术去除数据集环境噪声,基于knn... 详细信息

为了解决传统的基于RSS的距离测试方法需要有确定的锚节点和给定的发射功率,且易受环境噪声影响导致准确率低的问题,文章提出一种基于机器学习的RSS测距优化算法。该算法在离线阶段使用卡尔曼滤波和平均技术去除数据集环境噪声,基于knn回归算法训练模型。在线阶段,使用平均技术过滤测试点RSS信号中的噪声后进行距离预测。实验结果表明,该算法提升了距离测试的准确率,降低了均方误差和边际误差,能够在对场景无干扰的前提下,提供目标之间的实时距离,具有现实意义和良好的应用前景。

关键词：接收信号强度卡尔曼滤波平均技术 knn回归算法

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公共建筑空调用电能耗数据预处理方法研究

公共建筑空调用电能耗数据预处理方法研究

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作者：单明珠山东建筑大学

学位级别：硕士

在采集原始运行数据过程中,公共建筑能耗监测平台会受到很多外界因素影响,导致数据中存在缺失或突变等问题。因此,在分析公共建筑能耗数据挖掘之前,数据预处理已成为不可缺少的步骤,提高运行问题数据的填补精度已成为亟待解决的关键问... 详细信息

在采集原始运行数据过程中,公共建筑能耗监测平台会受到很多外界因素影响,导致数据中存在缺失或突变等问题。因此,在分析公共建筑能耗数据挖掘之前,数据预处理已成为不可缺少的步骤,提高运行问题数据的填补精度已成为亟待解决的关键问题。公共建筑能耗中空调能耗占比相对较大,大约50%。公共建筑空调用电能耗数据能反映出建筑空调运行真实情况,分析挖掘该类型数据是减少未来公共建筑能源消耗的重要环节。目前,国内建筑空调数据预处理只采用一种单一算法填补所有的问题数据,还没有较为完整的处理体系,最终填补问题数据的精度相对不高。本文针对建筑空调实际运行用电能耗数据的特点及影响因素,提出合理有效的预处理方案,并引入多种算法,对比验证算法的预测填补精度。主要研究内容及结果表明:(1)识别缺失和异常的空调用电能耗数据。应用R语言采用简单语句直接识别缺失数据;将建筑异常数据分为连续重复和突变数据,采用直接识别和k-means算法相结合的方法识别所有的异常数据。(2)识别空调运行模式及其与建筑冷热负荷相关性,提出不同空调运行模式问题数据填补策略。将空调运行模式分为供热、制冷和新风三种模式,基于原始每个月的日平均空调用电能耗数据,依据k-means聚类结果和气候特点,判定每年每月空调运行模式。通过理论法和相关系数法判断每种空调运行模式的空调用电能耗数据与室外环境参数的相关度,得到每种空调运行模式与建筑冷热负荷的相关性。根据两者之间的相关性,将空调用电能耗数据划分为与建筑冷热负荷相关的空调用电能耗数据和与建筑冷热负荷无关的空调用电能耗数据,据此确定每类问题数据的填补算法,而不是之前只简单采用一种算法解决所有种类的问题数据。(3)针对填补与建筑冷热负荷相关的空调用电能耗问题数据,提出了一种BP-POS·SVR-BP混合填补算法。该算法能利用BP网络的优势更好地将寻找BPNN和SVR填补结果之间最佳权重系数组合。通过实验对比验证单个算法(BPNN、SVR)和混合算法的填补精度,发现混合算法填补精度更高。针对填补与建筑冷热负荷无关的空调用电能耗问题数据,对比验证knn回归算法、均值插补、基于Mice多重插补三种算法填补精度,发现knn回归算法填补精度更高。该研究对公共建筑能耗监测平台中空调用电能耗数据预处理方案及问题数据填补算法的选择提供了一定的参考作用,在该填补算法的基础上稍加修改,可应用于建筑能耗监测平台中其它分项用电能耗数据的问题数据,同时对空调能耗数据挖掘知识的准确性以及建筑节能提供了依据和保障。

关键词：公共建筑空调用电能耗 k-means聚类数据填补 BP-POS·SVR-BP混合模型 knn回归算法

来源：评论

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