[发明专利]一种基于深度学习的海上风机故障检测装置

权利要求书

1.一种基于深度学习的海上风机故障检测装置，包括试验台(1)、风机(3)和用于固定风机(3)的风机支架(12)，其特征在于，所述装置还包括设于试验台(1)上的控制箱(7)和隔离箱(2)，所述风机支架(12)和风机(3)均位于隔离箱(2)，所述控制箱(7)中设有供风机构和用于模拟海风的海风模拟机构，所述风机(3)中设有故障检测机构，

所述海风模拟机构将模拟海水雾化后添加至供风机构提供的风中，从而模拟海风，所述故障检测机构基于深度学习算法检测风机(3)是否发生故障；

所述供风机构包括鼓风机(16)、进风架(28)和导风组件，所述鼓风机(16)通过螺钉固定于控制箱(7)的底部内壁，所述控制箱(7)的侧壁开有通风口，所述进风架(28)焊接于该通风口中，所述导风组件位于隔离箱(2)中，且输入端连接进风架(28)，输出端正对风机(3)，所述进风架(28)内设置有螺旋状电热管。

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的海上风机故障检测装置，其特征在于，所述导风组件包括依次连接的连接框(10)和风罩(11)，所述连接框(10)的输入端焊接于进风架(28)的输出端，所述风罩(11)的输出端正对风机(3)设置。

3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的海上风机故障检测装置，其特征在于，所述连接框(10)的两侧内壁均设有多个第二凸起(22)和多个第三凸起(23)，底端内壁焊接有第一凸起(21)，顶端内壁设有多个第三凸起(23)，所述第一凸起(21)为圆锥状，所述第三凸起(23)为波浪形带状，所述第二凸起(22)为圆台形。

4.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的海上风机故障检测装置，其特征在于，所述风罩(11)的横截面为圆弧状结构且开口渐扩。

5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的海上风机故障检测装置，其特征在于，所述海风模拟机构包括储纳箱(19)、水泵(18)和连通架(25)，所述储纳箱(19)设于控制箱(7)顶端，且其上设有加料口，所述加料口内插接有密封盖(20)，所述水泵(18)的输入端通过第一导管(24)连接储纳箱(19)，输出端通过第二导管(26)连接至连通架(25)的输入端，所述连通架(25)的输出端通过第三导管(27)连接至进风架(28)顶端，并与进风架(28)连通，所述连通架(25)内设置有雾化器。

6.根据权利要求5所述的一种基于深度学习的海上风机故障检测装置，其特征在于，所述海风模拟机构还包括电机(6)和设于电机(6)输出轴上的搅拌架，所述电机(6)安装于储纳箱(19)上，所述搅拌架伸入储纳箱(19)中。

7.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的海上风机故障检测装置，其特征在于，所述隔离箱(2)的一侧外壁铰接有隔离盖(4)，且隔离盖(4)上嵌装有观察窗(5)，所述隔离箱(2)的顶端内壁焊接有检测板(15)，且检测板(15)的底端通过螺钉固定有温度传感器(13)和湿度传感器(14)。

8.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的海上风机故障检测装置，其特征在于，所述故障检测机构包括第一柔性联轴器(29)、风机轴承、固定框(31)、第二柔性联轴器(32)和堆栈式自动编码器(30)，所述风机轴承的一端通过第一柔性联轴器(29)连接风机(3)的风轮传动轴，另一端通过第二柔性联轴器(32)连接于风机(3)的发电机一端，所述固定框(31)固定于该风机轴承外壁上，所述堆栈式自动编码器(30)安装于固定框(31)上；

所述堆栈式自动编码器(30)内添加逐层贪婪训练法，该贪婪训练过程中：每次误差反馈训练过程都仅训练网络中的一层；首先训练一个只有一个隐藏层的浅层网络；对这层隐含层训练后，再开始训练包含下一个隐藏层的浅层网络。

9.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的海上风机故障检测装置，其特征在于，所述控制箱(7)的侧壁通过螺钉固定有显示台(8)和操作台(9)。