技术总结
本发明公开了一种基于遗传算法的可变K均值风电机组叶片故障诊断方法，其主要针对典型的故障情况，对采集的风电机组叶片故障数据进行预处理，得到故障特征信息；运用主成分分析法PCA对数据进行标准化，并提取出导致风电机组叶片故障的主要特征信息；将所提取的主要故障特征信息，利用基于遗传算法的可变K均值聚类算法，对训练样本进行聚类分析。本发明结合了遗传算法，在传统K均值算法的基础上进行K值的计算选定，缩短了故障信息分析时间，提高了数据聚类分析精确度，降低了成本，从而使故障诊断的过程变得简单可靠，有效可行。
技术研发人员：丁云飞;刘洋;朱晨烜;王栋璀;潘羿龙
受保护的技术使用者：上海电机学院
文档号码：201611097540
技术研发日：2016.12.02
技术公布日：2017.05.31