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一种基于精简核主成分网络的风力发电设备状态监测方法

Name: 一种基于精简核主成分网络的风力发电设备状态监测方法
Brand: 宁波大学科学技术学院
SKU: 2021111563221
Availability: InStock

📄 申请号：CN202111156322.1 📄 发布日：2026/09/07

著录项目信息

申请日

2021-09-22

公开号

CN113935408A

公开日

2022-01-14

申请人

宁波大学科学技术学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_62

IPC 分类号

G06K9_62 , G06Q10_04 , G06Q50_06 , F03D17_00 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

风力发电设备状态监测, 风电机组故障诊断, 风电设备智能运维, 预测性维护

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摘要

本发明公开一种基于精简核主成分网络的风力发电设备状态监测方法，通过建立精简的主成分网络模型，可对风力发电设备实施实时的状态监测。具体来讲，本发明方法通过对风力发电设备的训练数据集实施样本分布特征分析，将边缘数据点和聚类中心数据点用于构造主成分网络的隐层，从而能够极大的降低了实施在线监测时的计算量，保证了基于精简主成分网络的状态监测方法的应用可行性与实时性。此外，本发明方法通过两个输出层系数矩阵分别计算相应的输出，相比于传统核主成分分析算法只有一个输出而言，其特征提取的多样性得到了进一步的保障。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN113935408A

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该专利的转让价格是多少？

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于滚动即时特征分析的化工过程鲁棒建模与异常监测方法

当前第 / 件

一种基于稀疏RBF神经网络的光伏电板运行状态监测方法

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：24 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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