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工业大数据分析-特征获取方法教学讲义.docx

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工业大数据

数据分析

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工业大数据分析

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任务 3.1 特征获取方法

任务概述

本任务主要进行特征属性生成、主成分分析和因子分析的案例实操演示。通

过本任务的学习,学生可以了解到：

（1）能够了解工业大数据特征工程的概念和特征。

（2）能够学习相关特征的提取和处理方法。

（3）能够学习特征工程的评估步骤。

任务实现

任务 3.1.1 特征属性生成

属性生成的功能主要是新增字段，公式计算可以对字段的值进行处理，如可

以新增一个字段 c,字段 c 为字段 a+字段 b。属性生成节点的图标如图 3-1-1 所

示。

图 3-1-1 属性生成图标

 参数说明

打开属性生成节点，查看相关参数，如图 3-1-2 所示。

图 3-1-2 属性生成相关参数

函数类型：选择函数类型，包括：所有函数、字符函数、数值函数、日期函

数、逻辑函数。

属性名称：生成的新字段的名称。

表达式：编辑新属性的表达式。

下载公式模板：用户可下载模板，进行公式编辑，以便后续上传公式使用。

上传公式：支持用户批量上传公式，生成新的属性。

验证信息：显示验证结果，如表达式正确则显示：“验证通过”，如表达式存

在问题，则提示具体的异常信息。

图中重点参数描述如表 3-1 所示。

表 3-1-1 属性生成节点参数说明

序号

参数

类型

描述

属性名称

文本框

生成的新字段的名称

表达式

文本框

编辑新属性的表达式

校验

按钮

显示验证结果，如表达式正确则显示：“验证通过”，

如表达式存在问题，则提示具体的异常信息

 数据描述

本段中所用数据为风机结冰故障数据。

数据集文件名称：fengji_data_t1_demo2.csv。

数据集案例背景：

叶片结冰是风电领域的一个全球范围难题。低温环境所导致的叶片结冰、材

料及结构性能改变、载荷改变的问题等，对风机的发电性能和安全运行造成较大

的威胁。随着风机的设计功率不断提升，现有风机塔筒高度也在不断增长，因此

即使在北部沿海和山区地区，冬季里大量风机都会触碰到较低的云层，在低温和

潮湿环境下非常容易结冰。目前风机运行的实时数据主要由 SCADA（注）系统进

行存储，对叶片结冰故障的监测手段主要是比较风机实际功率与理论功率之间的

偏差，当偏差达到一定值后会触发风机的报警和停机。然而，触发报警时往往已

经发生叶片大面积结冰现象，在这样的情况下运行会增加叶片折断损坏的风险。

虽然许多新型风机都设计了自动除冰系统，但是实际应用中面临的挑战是很难对

结冰的早期过程进行精确预测，以便能够尽早开启除冰系统。对结冰过程的预测

准确度决定了除冰系统的效率、风机的效率损失和风机运行的风险。

数据集字段说明，如表 3-1-2 所示。

表 3-1-2 数据集字段说明

字段名称

数据类型

数据样例

解释说明

time

字符型

2015/11/4 0:00

数据采集时间

wind_speed

数值型

（DOUBLE）

1.096584281

风速

generator_sp

eed

数值型

（DOUBLE）

1.236889745

发电机转速

power

数值型

（DOUBLE）

1.008939

网侧有功功率(kw)

wind_directi

数值型

（DOUBLE）

1.537073

对风角(°)

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