[发明专利]一种基于LSTM-MLP-LSGAN模型的风电机组齿轮箱故障诊断方法在审
| 申请号： | 202310441531.3 | 申请日： | 2023-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN116793666A | 公开（公告）日： | 2023-09-22 |
| 发明（设计）人： | 苗桂喜;王鑫;元亮;舒逸石;孙浩然;席晟哲;孟红杰;连勇;胡建礼;王丽晔;闫娇;赵悠悠;崔哲芳;艾学伟;秦广涛;王远 | 申请（专利权）人： | 国网河南省电力公司安阳供电公司 |
| 主分类号： | G01M13/021 | 分类号： | G01M13/021;G01M13/028 |
| 代理公司： | 郑州图钉专利代理事务所(特殊普通合伙) 41164 | 代理人： | 孔艳阳 |
| 地址： | 455000 河南省安*** | 国省代码： | 河南;41 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于LSTM‑MLP‑LSGAN模型的风电机组齿轮箱故障诊断方法，包括如下步骤：首先，获取风机齿轮箱振动信号数据后对数据进行预处理；其次，基于最小二乘生成对抗网络（Least Squares Generative Adversarial Networks，LSGAN）主模型，采用长短期记忆（Long‑Short Term Memory，LSTM）神经网络作为GAN的生成器，多层感知机（Multilayer Perceptron，MLP）作为GAN的辨别器，建立LSTM‑MLP‑LSGAN风机齿轮箱故障诊断模型；最后，将数据集划分为训练集和测试集，基于数据驱动的诊断模型对风机齿轮箱故障进行诊断，并通过与其他算法进行对比验证所以方法的有效性与优越性。本发明所提故障诊断模型，可以克服现有风机齿轮箱故障诊断技术准确度不高的缺点，能够处理任意长时序数据，且能够消除梯度消失、避免过拟合问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 lstm mlp lsgan 模型 机组 齿轮箱 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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