摘要
ギアボックスの健康状態は風力発電装置の発電量に直接影響を与え、エンジニアリングの現場でギアボックスの故障状態を早期に警告するために、改良された獅子群最適化に基づくK-meansクラスタリングアルゴリズムを提案します。監督メカニズムおよび非線形重み付けの正弦最適化アルゴリズムを獅子群アルゴリズムに導入することにより、アルゴリズムを改良し、改良された獅子群最適化アルゴリズムを使用して獅子王の位置を反復し、最適な解を選択してK-meansアルゴリズムのクラスタ中心として使用し、伝統的なクラスタリングアルゴリズムが初期のクラスタ中心に依存しやすい問題を解決します。 UCIデータを選択し、アルゴリズムを比較検証します。その結果、改良獅子群最適化に基づくK-meansクラスタリングアルゴリズムは、分類の精度と安定性を大幅に向上させました。このアルゴリズムを特定の風力発電所内の4台の同一型のユニットのギアボックス振動加速度の比較テストに適用したところ、このアルゴリズムの分布のクラスタ中心はギアボックスの実際の運転状態と一致し、各異なるギアボックスの状態に対応する振動エネルギーの分布が一致することがわかりました。これにより、このアルゴリズムは風力発電機のギアボックスの早期故障を警告できることが証明されています。
关键词
風力発電; ギアボックス; 改良された獅子群最適化; クラスタリングアルゴリズム; 故障警報