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基于无监督特征学习的水电机组健康状态实时评价方法

胡晓 肖志怀 刘东 吴道平 查海涛 廖志芳

水利学报2021，Vol.52Issue(4)：474-485,12.
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水利学报2021，Vol.52Issue(4)：474-485,12.DOI:10.13243/j.cnki.slxb.20200427

基于无监督特征学习的水电机组健康状态实时评价方法

Real-time assessment method of hydropower unit health status based on unsupervised feature learning

胡晓 1肖志怀 1刘东 2吴道平 3查海涛 4廖志芳5

作者信息

  • 1. 武汉大学 动力与机械学院,湖北 武汉 430072
  • 2. 武汉大学 水力机械过渡过程教育部重点实验室,湖北 武汉 430072
  • 3. 武汉大学 水资源与水电工程科学国家重点实验室,湖北 武汉 430072
  • 4. 国网江西省电力有限公司电力科学研究院,江西 南昌 330096
  • 5. 国网江西省电力有限公司柘林水电厂,江西 南昌 330096
  • 折叠

摘要

关键词

水电机组/振动信号/无监督特征学习/奇异值分解/自编码器/劣化指标

分类

能源科技

引用本文复制引用

胡晓,肖志怀,刘东,吴道平,查海涛,廖志芳..基于无监督特征学习的水电机组健康状态实时评价方法[J].水利学报,2021,52(4):474-485,12.

基金项目

国家自然科学基金项目(51979204) （51979204）

水利学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

0559-9350

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