[发明专利]基于深度神经网络的风电机组齿轮箱故障监测方法及系统在审
| 申请号： | 202211031754.4 | 申请日： | 2022-08-26 |
| 公开（公告）号： | CN115450854A | 公开（公告）日： | 2022-12-09 |
| 发明（设计）人： | 王迪;张晓辉;李冲;苏人奇;水龙;忻一豪;王加远 | 申请（专利权）人： | 华能（浙江）能源开发有限公司清洁能源分公司;西安热工研究院有限公司 |
| 主分类号： | F03D17/00 | 分类号： | F03D17/00;F03D15/00;F03D7/04 |
| 代理公司： | 苏州国诚专利代理有限公司 32293 | 代理人： | 顾阳 |
| 地址： | 310000 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度神经网络的风电机组齿轮箱故障监测方法，包括如下步骤：先获取风电机组齿轮箱的数据信息，并进行处理；然后建立基于深度神经网络的故障诊断模型；其次将处理后的数据信息输入所述故障诊断模型，由故障诊断模型诊断待测风电机组齿轮箱的工况类型；最后监视风电机组齿轮箱的工况类型，并在判断为故障状态时触发警报。本发明通过获取风电机组齿轮箱的多种数据信息，并引入深度学习技术，建立了深度神经网络模型，综合提取了风电机组齿轮箱的故障信号中的特征，基于此对风电机组齿轮箱的工况进行识别，达到自动提取风电机组齿轮箱正常工况与故障工况的特征，相较于采用人工定义的特征，该方法能得到更高的故障诊断正确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 机组 齿轮箱 故障 监测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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