海上风电场地处偏远环境,长期受到盐碱腐蚀。为解决风电机组运行过程中产生的多种故障检测识别问题,在传统卷积神经网络LeNet-5的基础上构建模型。该模型采用ReLU函数作为激活函数,增加了卷积层、池化层和全连接层。针对风电机组的监督...海上风电场地处偏远环境,长期受到盐碱腐蚀。为解决风电机组运行过程中产生的多种故障检测识别问题,在传统卷积神经网络LeNet-5的基础上构建模型。该模型采用ReLU函数作为激活函数,增加了卷积层、池化层和全连接层。针对风电机组的监督控制和数据采集(supervisory control and data acquisition,SCADA)系统及状态监控(condition monitoring,CM)系统所提供的数据集,进行多元类别故障诊断。并对多台风电机组进行聚类分析,应用集成学习方法,构建多风电机组故障诊断模型。实验表明,所提方法取得了97%~99%的诊断精度。通过将实验结果与其他算法进行对比,验证了该方法的有效性。展开更多
文摘海上风电场地处偏远环境,长期受到盐碱腐蚀。为解决风电机组运行过程中产生的多种故障检测识别问题,在传统卷积神经网络LeNet-5的基础上构建模型。该模型采用ReLU函数作为激活函数,增加了卷积层、池化层和全连接层。针对风电机组的监督控制和数据采集(supervisory control and data acquisition,SCADA)系统及状态监控(condition monitoring,CM)系统所提供的数据集,进行多元类别故障诊断。并对多台风电机组进行聚类分析,应用集成学习方法,构建多风电机组故障诊断模型。实验表明,所提方法取得了97%~99%的诊断精度。通过将实验结果与其他算法进行对比,验证了该方法的有效性。
