计算机应用

作者：刘帅, 刘长良, 甄成刚

单位：1. 华北电力大学 控制与计算机工程学院, 北京 102206;2. 新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学), 北京 102206

关键词：风电机组,故障预警,犹豫模糊集,帝国竞争算法,动态时间规整

基金：北京市自然科学基金资助项目（4182061）；中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（2018ZD05，9163116001）。

针对风电机组故障预警中，原始动态时间规整（DTW）算法无法有效度量风电机组多变量时间序列数据之间距离的问题，提出一种基于犹豫模糊集的动态时间规整（HFS-DTW）算法。该算法是原始DTW算法的一种扩展算法，可对单变量和多变量时间序列数据进行距离度量，且精度与速度较原始DTW算法更优。以子时间序列相似度距离为目标函数，使用帝国竞争算法（ICA）优化了HFS-DTW算法中的子序列长度和步距参数。算例研究表明与仅DTW算法和非参数最优的HFS-DTW算法相对比，参数最优的HFS-DTW可挖掘更多的多维特征点信息，输出的多维特征点相似序列具有更丰富细节；且基于所提算法可提前10天预警风电机组齿轮箱故障。

来源：2019年第4期

《计算机应用》期刊编辑部

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