基于SSA-LSTM模型的风电塔筒倾角缺失数据补齐方法

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摘要

本发明公开了一种基于SSA‑LSTM模型的风电塔筒倾角缺失数据补齐方法。首先，将采集到的含有缺失值的塔筒倾角信号进行三次样条插补，同时获取缺失数据点索引；其次，对插补后的信号进行小波阈值消噪，去除噪声等环境因素的影响；再次，利用滑动窗口将信号进行划分，构造LSTM模型的训练集和测试集，搭建具有深层结构的LSTM模型；之后，使用SSA对LSTM模型的参数进行迭代优化；最后，以最优参数搭建LSTM模型，利用训练集完成LSTM模型的训练，并使用测试集对模型性能进行验证。该缺失数据补齐方法能实现塔筒倾角缺失数据的准确恢复，为后面的塔筒倾倒检测奠定数据基础。

基本信息

专利标题：

基于SSA-LSTM模型的风电塔筒倾角缺失数据补齐方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN112418406A

申请号：

CN202011425315.2

公开（公告）日：

2021-02-26

申请日：

2020-12-09

授权号：

CN112418406B

授权日：

2022-06-07

发明人：

那仁满都拉董小泊武志军

申请人：

甘肃靖远航天风力发电有限公司

申请人地址：

甘肃省白银市靖远县五合镇

代理机构：

兰州智和专利代理事务所(普通合伙)

代理人：

周立新

优先权：

CN202011425315.2

主分类号：

G06N3/04

IPC分类号：

G06N3/04 G06N3/08 G06Q50/06

IPC结构图谱

G部——物理

G06

计算；推算或计数

G06N

基于特定计算模型的计算机系统

G06N3/00

基于生物学模型的计算机系统

G06N3/02

采用神经网络模型

G06N3/04

体系结构，例如，互连拓扑

法律状态

2022-06-07 ：

授权

2021-03-16 ：

实质审查的生效

IPC(主分类) : G06N 3/04
申请日 : 20201209

2021-02-26 ：

公开

注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。

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