[发明专利]一种综合概率模型和cnn网络的风叶故障识别方法有效
| 申请号： | 202010545026.X | 申请日： | 2020-06-15 |
| 公开（公告）号： | CN111855816B | 公开（公告）日： | 2023-06-13 |
| 发明（设计）人： | 毕俊喜;樊文泽;王丽琴;甘世明;巩勇智;王颖 | 申请（专利权）人： | 内蒙古工业大学 |
| 主分类号： | G01N29/14 | 分类号： | G01N29/14;G01N29/44;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳紫晴专利代理事务所(普通合伙) 44646 | 代理人： | 林鹏 |
| 地址： | 010051 内蒙古自治区呼和浩特*** | 国省代码： | 内蒙古;15 |
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| 摘要： |
本发明公开了一种综合概率模型和cnn网络的风叶故障识别方法，首先采用叶片声发射检测对风力叶片信号采集；使用MFCC对数据进行预处理产生标签和mfcc图；将数据传入CNN模型进行卷积运算和Feature_map生成；同时再用LSTM和HMM对时序信息处理输出观测序列概率矩阵P |
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| 搜索关键词： | 一种 综合 概率 模型 cnn 网络 故障 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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