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基于滑动窗口-KL散度和改进堆叠自编码的轴承故障诊断
被引量：
7
1
作者
杨锡运
吕微
+1 位作者
王灿
李韶武
《机床与液压》
北大核心
2021年第17期179-184,共6页
针对风力发电机组的发电机轴承故障诊断问题,提出基于滑动窗口-KL散度和改进堆叠自编码的深度学习网络故障诊断模型。采用改进的变学习速率的堆叠自编码器进行发电机轴承温度状态重构。利用滑动窗口-KL散度算法进行发电机轴承的故障诊断...
针对风力发电机组的发电机轴承故障诊断问题,提出基于滑动窗口-KL散度和改进堆叠自编码的深度学习网络故障诊断模型。采用改进的变学习速率的堆叠自编码器进行发电机轴承温度状态重构。利用滑动窗口-KL散度算法进行发电机轴承的故障诊断,诊断结果与欧氏距离和3σ准则故障诊断结果进行对比。结果表明:采用滑动窗口-KL散度算法进行故障诊断准确率高、误报率低。
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关键词
发电机轴承
改进堆叠自编码
滑动窗口
KL散度
故障诊断
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职称材料
题名
基于滑动窗口-KL散度和改进堆叠自编码的轴承故障诊断
被引量：
7
1
作者
杨锡运
吕微
王灿
李韶武
机构
华北电力大学控制与计算机工程学院
龙源(北京)风电工程技术有限公司
出处
《机床与液压》
北大核心
2021年第17期179-184,共6页
基金
国家自然科学基金面上项目(51677067)。
文摘
针对风力发电机组的发电机轴承故障诊断问题,提出基于滑动窗口-KL散度和改进堆叠自编码的深度学习网络故障诊断模型。采用改进的变学习速率的堆叠自编码器进行发电机轴承温度状态重构。利用滑动窗口-KL散度算法进行发电机轴承的故障诊断,诊断结果与欧氏距离和3σ准则故障诊断结果进行对比。结果表明:采用滑动窗口-KL散度算法进行故障诊断准确率高、误报率低。
关键词
发电机轴承
改进堆叠自编码
滑动窗口
KL散度
故障诊断
Keywords
Generator bearing
Improved stacked autoencoder
Sliding window
Kullback-Leibler(KL)divergence
Fault diagnosis
分类号
TM315 [电气工程—电机]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于滑动窗口-KL散度和改进堆叠自编码的轴承故障诊断
杨锡运
吕微
王灿
李韶武
《机床与液压》
北大核心
2021
7
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