一种风车叶片防冻化雪的碳纤维加热系统

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现有水电机组故障诊断方法或着眼于由专家经验出发构建新的故障征兆提取算法,或依赖于机器自学习算法自动提取故障征兆。在本文欲将二者优势相结合,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的机器自学习及人工经验混合特征-极端梯度提升算法(XGBoost)的水电机组故障诊断方法,利用CNN自学习能力自动挖掘水电机组故障数据所隐藏的征兆指标,并与水电机组数据分析所常用的时域、频域人工指标相融合,构建高维的融合特征分
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