[发明专利]多通道深度卷积神经网络的风电机组轴承故障诊断方法有效
| 申请号： | 201710662249.2 | 申请日： | 2017-08-04 |
| 公开（公告）号： | CN107560849B | 公开（公告）日： | 2020-02-18 |
| 发明（设计）人： | 马远驰;刘永前;杨志凌;赵钰;张璐娜 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学 |
| 主分类号： | G01M13/045 | 分类号： | G01M13/045;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京众合诚成知识产权代理有限公司 11246 | 代理人： | 张文宝 |
| 地址： | 102206 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种多通道深度卷积神经网络的风电机组轴承故障诊断方法，包括步骤：使用振动加速度传感器同时采集测试轴承各种状态下驱动端和非驱动端的高频振动加速度信号；对采集到的振动信号应用时频分析技术，得到对应的时频谱；建立深度卷积神经网络诊断模型，将时频谱和轴承状态作为训练样本，训练诊断模型；评价诊断模型，并将其应用于待监测轴承。本发明的方法可以实现自动特征学习，避免特征工程，并且有效利用多通道振动信号，具有良好的通用性和扩展性。 | ||
| 搜索关键词： | 通道 深度 卷积 神经网络 机组 轴承 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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