《表3 主元因数:基于PCA-NAR神经网络的风电机组健康趋势评估》
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《基于PCA-NAR神经网络的风电机组健康趋势评估》
由上文可知,这3项指标均与风速、功率呈显著相关。因此工况划分以风速、功率作为聚类项。用式(2)计算劣化度并进行主元分析,得出主元因数矩阵(表3)以及特征值与方差贡献率(表4)。
图表编号 | XD00130507600 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.01.30 |
作者 | 邢幼圣、庄圣贤、侯正南、廖仲箎、鄢文 |
绘制单位 | 西南交通大学电气工程学院、西南交通大学电气工程学院、西南交通大学电气工程学院、湖南纬拓信息科技有限公司、湖南纬拓信息科技有限公司 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |