[发明专利]一种基于卷积神经网络的风力发电机故障诊断方法有效
| 申请号： | 202010143834.3 | 申请日： | 2020-03-04 |
| 公开（公告）号： | CN111458144B | 公开（公告）日： | 2021-04-27 |
| 发明（设计）人： | 杨锡运;陶准;张艳峰 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学 |
| 主分类号： | G01M13/045 | 分类号： | G01M13/045;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京卫平智业专利代理事务所(普通合伙) 11392 | 代理人： | 张新利;谢建玲 |
| 地址： | 102200 *** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的风力发电机故障诊断方法，步骤1以一定时间间隔从风电场的数据采集与监视控制系统中获取发电机运行时的轴承振动信号，将其作为待处理的数据；步骤2对轴承振动信号进行变换处理，得到倒频谱图像，将其作为风电机组发电机故障诊断模型的样本数据；步骤3基于步骤2得到的倒频谱图像计算风力发电机的轴承特征频率、钢材质的轴承圈在自由状态下的径向弯曲振动的固有频率和钢球材质滚动体的固有频率，然后确定风力发电机的故障缺陷类型；步骤4对风力发电机的故障缺陷类型对应的倒频谱图像进行编码，制作标签，作为模型的数据集；步骤5构建基于随机森林的卷积神经网络风电机组发电机故障诊断模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 风力发电机 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于华北电力大学，未经华北电力大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202010143834.3/，转载请声明来源钻瓜专利网。
