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基于改进深度森林算法的风电机组故障诊断技术研究

郭莹莹 张磊 肖成 孙培旺

可再生能源2019,Vol.37Issue(11):1720-1725,6.
可再生能源2019,Vol.37Issue(11):1720-1725,6.

基于改进深度森林算法的风电机组故障诊断技术研究

Research on fault diagnosis of wind turbine based on improved deep forest algorithm

郭莹莹 1张磊 1肖成 1孙培旺2

作者信息

  • 1. 河北工业大学 人工智能与数据科学学院,天津 300130
  • 2. 北华航天工业学院 电子与控制工程学院,河北 廊坊 056000
  • 折叠

摘要

关键词

风电机组/SCADA数据/深度森林/故障诊断

分类

能源科技

引用本文复制引用

郭莹莹,张磊,肖成,孙培旺..基于改进深度森林算法的风电机组故障诊断技术研究[J].可再生能源,2019,37(11):1720-1725,6.

基金项目

中国博士后科学基金项目(2017M611172) (2017M611172)

河北省重点研发计划项目(18214316D) (18214316D)

北华航天工业学院青年基金资助项目(KY201709). (KY201709)

可再生能源

OA北大核心CSTPCD

1671-5292

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