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基于多种小波变换的一维卷积循环神经网络的风电机组轴承故障诊断
被引量：
23
1
作者
陈维兴
崔朝臣
+1 位作者
李小菁
赵卉
《计量学报》
CSCD
北大核心
2021年第5期615-622,共8页
为解决在复杂工况下风力发电机组轴承故障诊断虚警率高的问题,提出一种端到端的混合深度学习框架——基于多种小波变换的一维卷积循环神经网络。首先,通过多种小波变换得到多个时-频矩阵,以充分提取信号特征;再通过一种扩展的LSTM,对多...
为解决在复杂工况下风力发电机组轴承故障诊断虚警率高的问题,提出一种端到端的混合深度学习框架——基于多种小波变换的一维卷积循环神经网络。首先,通过多种小波变换得到多个时-频矩阵,以充分提取信号特征;再通过一种扩展的LSTM,对多通道时-频矩阵不同时间步信息进行提取,捕获时-频数据时空特征;最后,通过全局池化层和分类层对故障状态进行分类。实验结果表明:在复杂工况下,多种小波变换的一维卷积循环神经网络对风力发电机组轴承故障识别率能够达到95%以上。
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关键词
计量学
滚动轴承
风力发电机组
故障诊断
多种小波变换
一维卷积循环神经网络
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职称材料
题名
基于多种小波变换的一维卷积循环神经网络的风电机组轴承故障诊断
被引量：
23
1
作者
陈维兴
崔朝臣
李小菁
赵卉
机构
中国民航大学
中国人民解放军
出处
《计量学报》
CSCD
北大核心
2021年第5期615-622,共8页
基金
国家自然科学基金民航联合研究基金(U1433107)
中央高校基本科研业务中国民航大学专项基金(3122017041,3122018D009)。
文摘
为解决在复杂工况下风力发电机组轴承故障诊断虚警率高的问题,提出一种端到端的混合深度学习框架——基于多种小波变换的一维卷积循环神经网络。首先,通过多种小波变换得到多个时-频矩阵,以充分提取信号特征;再通过一种扩展的LSTM,对多通道时-频矩阵不同时间步信息进行提取,捕获时-频数据时空特征;最后,通过全局池化层和分类层对故障状态进行分类。实验结果表明:在复杂工况下,多种小波变换的一维卷积循环神经网络对风力发电机组轴承故障识别率能够达到95%以上。
关键词
计量学
滚动轴承
风力发电机组
故障诊断
多种小波变换
一维卷积循环神经网络
Keywords
metrology
rolling bearing
wind turbine
fault diagnosis
multiple wavelet transforms
multi-wavelet-1D convolutional LSTM
分类号
TB936 [机械工程—测试计量技术及仪器]
TB973 [机械工程—测试计量技术及仪器]
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作者
出处
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被引量
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1
基于多种小波变换的一维卷积循环神经网络的风电机组轴承故障诊断
陈维兴
崔朝臣
李小菁
赵卉
《计量学报》
CSCD
北大核心
2021
23
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