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基于卷积神经网络的风电机组气动不平衡故障诊断方法研究
1
作者
杨旺春
梁雪
孙传宗
《太阳能学报》
北大核心
2025年第3期531-537,共7页
为解决风电机组中风轮气动不平衡的诊断问题,降低风电机组的运维成本,提出一种基于一维卷积神经网络的风轮不平衡识别方法。融合变分模态分解和相关峭度计算实现风轮气动不平衡的感知。并提出基于一维卷积神经网络的气动不平衡识别方法...
为解决风电机组中风轮气动不平衡的诊断问题,降低风电机组的运维成本,提出一种基于一维卷积神经网络的风轮不平衡识别方法。融合变分模态分解和相关峭度计算实现风轮气动不平衡的感知。并提出基于一维卷积神经网络的气动不平衡识别方法,以机舱的振动加速度作为输入,识别气动不平衡的具体程度。在不同湍流强度和噪声环境下进行交叉验证,识别结果的准确率在95%以上,证明该方法可应用于风轮不平衡的诊断中,提升风电机组运行的安全性。
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关键词
风电机组
机器学习
故障诊断
风轮不平衡
卷积神经网络
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题名
基于卷积神经网络的风电机组气动不平衡故障诊断方法研究
1
作者
杨旺春
梁雪
孙传宗
机构
国电电力广西风电开发有限公司
辽宁中科经创智慧能源
有限公司
沈阳工业大学机械工程学院
出处
《太阳能学报》
北大核心
2025年第3期531-537,共7页
基金
辽宁省科技厅博士启动基金(2019-BS-182)
航空发动机双转子系统非线性动力学建模及振动机理研究。
文摘
为解决风电机组中风轮气动不平衡的诊断问题,降低风电机组的运维成本,提出一种基于一维卷积神经网络的风轮不平衡识别方法。融合变分模态分解和相关峭度计算实现风轮气动不平衡的感知。并提出基于一维卷积神经网络的气动不平衡识别方法,以机舱的振动加速度作为输入,识别气动不平衡的具体程度。在不同湍流强度和噪声环境下进行交叉验证,识别结果的准确率在95%以上,证明该方法可应用于风轮不平衡的诊断中,提升风电机组运行的安全性。
关键词
风电机组
机器学习
故障诊断
风轮不平衡
卷积神经网络
Keywords
wind turbines
machine learning
fault diagnosis
rotor imbalance
convolutional neural network
分类号
TK81 [动力工程及工程热物理—流体机械及工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于卷积神经网络的风电机组气动不平衡故障诊断方法研究
杨旺春
梁雪
孙传宗
《太阳能学报》
北大核心
2025
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