[发明专利]一种基于混合神经网络的风力发电机故障识别方法有效
| 申请号： | 202110488921.7 | 申请日： | 2021-05-01 |
| 公开（公告）号： | CN113339204B | 公开（公告）日： | 2022-05-03 |
| 发明（设计）人： | 王卓峥;王雨桐 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | F03D17/00 | 分类号： | F03D17/00;G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01R31/34;G01M15/00;G01M13/028 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 张慧 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于混合神经网络的风力发电机故障识别方法，具体包括采集齿轮箱时域波形数据，建立原始样本数据，并为数据打标签；提取波形数据中振幅的最小值、振动速度和峭度指标作为特征；将提取的故障和正常特征值输入到混合网络1D‑CNN_Bi‑GRU中，混合网络串联了1D‑CNN和Bi‑GRU，首先利用1D‑CNN作为初级网络提取序列局部特征，然后将1D‑CNN的输出作为Bi‑GRU的输入，利用Bi‑GRU的特性，同时获得正向来自过去和反向的来自未来的累积依赖信息，进一步提取序列的长期依赖特征来进行故障诊断；保存模型，将待分析的数据输入到模型中，输出故障分类结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 混合 神经网络 风力发电机 故障 识别 方法 | ||
【主权项】：
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