[发明专利]一种自联想神经网络诊断风机故障方法有效
| 申请号： | 202011639678.6 | 申请日： | 2020-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN112746934B | 公开（公告）日： | 2022-03-15 |
| 发明（设计）人： | 武鑫;王立鹏;吕佃顺;李练兵;李思佳;李政宇;陈伟光 | 申请（专利权）人： | 江苏国科智能电气有限公司;河北工业大学 |
| 主分类号： | F03D17/00 | 分类号： | F03D17/00;G06N3/04;G06N3/12 |
| 代理公司： | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人： | 关玲 |
| 地址： | 226400 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 一种自联想神经网络诊断风机故障的方法，将采集的数据归一化，去除奇异值，分为训练数据和测试数据。根据输入输出样本数据，确定自联想神经网络的输入输出节点及隐藏层结构。在保证种群多样性的同时选出较优个体的前提下，设计风机变桨系统故障诊断的选择算子公式，避免网络的权值和阈值陷入局部最优点，提高风机故障诊断准确率。设计适合风机变桨系统故障诊断的适应度函数，引入接收者操作特征曲线下方的面积AUC，以确保较低的漏诊率，并降低不平衡数据对模型诊断效果的干扰。基于改进自适应遗传算法‑自联想神经网络算法建立变桨系统正常运行模型，采用詹森‑山农散度比较正常时刻与故障时刻残差分布的偏移度，实现对变桨系统的故障诊断。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 联想 神经网络 诊断 风机 故障 方法 | ||
【主权项】：
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