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申请/专利权人：华北电力大学(保定)
摘要：本发明公开了一种基于XGBoost和自适应阈值的风机故障预警方法。该方法包括：数据采集与预处理：获取风机运行数据并进行预处理；特征工程与选择：选取与风机状态相关的有效特征，并进行特征工程处理；XGBoost模型训练：利用预处理后的数据训练XGBoost模型，实现对风机运行状态的学习和预测；自适应阈值确定：根据XGBoost模型输出结果及实际风机运行数据，采用自适应算法确定风机状态异常的阈值；故障预警与输出：监测风机运行状态，当检测到异常状态超过设定的自适应阈值时，及时发出故障预警信号。本发明的方法能有效降低误报率，该故障预警方法能够较早的发出预警信号，便于操作人员进行检修。
主权项：1.一种基于XGBoost和自适应阈值的风机故障预警方法，其特征在于，该方法包括：数据采集与预处理：获取风机运行数据并进行预处理，包括数据清洗和特征提取；特征工程与选择：选取与风机状态相关的有效特征，并进行特征工程处理，提高数据的表征能力；XGBoost模型训练：利用预处理后的数据训练XGBoost模型，实现对风机运行状态的学习和预测；自适应阈值确定：根据XGBoost模型输出结果及实际风机运行数据，采用自适应算法确定风机状态异常的阈值；故障预警与输出：监测风机运行状态，当检测到异常状态超过设定的自适应阈值时，及时发出故障预警信号。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华北电力大学(保定) 基于XGBoost和自适应阈值的风机故障预警
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