机译:使用主成分分析降低用于监控风力涡轮机性能的传感器复杂性
Univ Lancaster, Dept Engn, Lancaster LA1 4YW, England;
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Univ Lancaster, Dept Engn, Lancaster LA1 4YW, England;
Principal component analysis (PCA); Feature extraction; Condition monitoring; Wind turbine; Distributed generation;
机译:使用独立分量分析和主分量分析的冗余传感器校准监视
机译:基于主成分分析-长期记忆模型的风轮机相互作用预测
机译:基于主成分分析和统计假设检验的风机故障检测
机译:多元主成分分析方法在风机状态监测中的最优传感器选择
机译:基于综合的预测条件维护方法,以减少风力涡轮机齿轮箱组件的过早失效
机译:基于主成分分析的有毒气体混合物多监测的微机械金属氧化物复合双气体传感器系统
机译:使用主成分分析降低用于监控风力涡轮机性能的传感器复杂性