| 基于 GA－SVＲ 数据融合的风机噪声预测述 |
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| 引用本文： | 余 金,宋新甫,高 明,张增强,李海峰.基于 GA－SVＲ 数据融合的风机噪声预测述[J].四川电力技术,2019,42(1):57-62. |
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| 作者姓名： | 余 金 宋新甫 高 明 张增强 李海峰 |
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| 作者单位： | 国网新疆电力有限公司经济技术研究院;国网新疆电力有限公司经济技术研究院、能源与电力经济技术实验室( 国网新疆电力有限公司经济技术研究院) |
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| 基金项目： | : 国家电网有限公司科技项目( 5230JY170003) ; 国家电网
有限公司科技项目( 5230JY170002) ; 国家新疆电力有限
公司科技项目( 5230JY180001) |
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| 摘 要： | 研究风电机组振动噪声特性对机组工况判别及故障诊断的意义，以永磁同步风电机组为例，建立基于遗传算法的支 持向量回归( GA － SVＲ) 的多源数据融合振动噪声预测模型。采集机组空载、负载及变化风速不同运行工况下的振动、噪声 数据，基于信息熵理论处理后建立样本数据，并选择发电机主轴纵横两个方位、齿轮箱高速轴和低速轴纵横两个方位的振动 数据为模型输入变量，机组的噪声数据为模型输出变量，建立 GA － SVＲ 特征级融合预测模型，以实测数据验证预测模型。 结果表明，该预测模型在机组噪声预测应用中，能得到较精确的噪声波动趋势及预测值，具有实际应用可行性。
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| 关 键 词： | 风电机组 发电机 噪声预测 遗传算法 支持向量机 |
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