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信息融合的NRP-AlexNet-SENet风电齿轮箱故障诊断
1
作者
龙霞飞
何志成
+3 位作者
曾进辉
周凌
梁凯
伍席文
《太阳能学报》
北大核心
2025年第9期143-151,共9页
针对风电机组齿轮箱故障振动信号的非线性、特征信息混叠和诊断精度低等问题,结合时域特征分析与多传感器信息融合技术,提出一种无阈值递归图(NRP)与深度学习相结合的早期故障识别方法。首先,将时域指标作为特征参数并采用特征级与数据...
针对风电机组齿轮箱故障振动信号的非线性、特征信息混叠和诊断精度低等问题,结合时域特征分析与多传感器信息融合技术,提出一种无阈值递归图(NRP)与深度学习相结合的早期故障识别方法。首先,将时域指标作为特征参数并采用特征级与数据级融合技术构建数据信息;其次,采用NRP将一维数据信息转换为二维彩色可视特征图;然后,构建一种AlexNet-SENet网络结构,利用嵌入SENet注意力机制的改进AlexNet使其自适应选择并重点搜索结构与节点的关键特征信息。最后,以华中科技大学行星齿轮箱动力学试验平台采集的振动数据集为实例,结果表明该方法的诊断准确率为99%,能更有效提取故障特征信息,具有更高的分类诊断精度。
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关键词
风电机组齿轮箱
故障诊断
深度学习
信息融合
无阈值递归图
注意力机制
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职称材料
大型风力发电机组故障诊断方法综述
被引量：
63
2
作者
龙霞飞
杨苹
+1 位作者
郭红霞
伍席文
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2017年第11期3480-3491,共12页
故障诊断技术是保证风场运行效率并降低风场运营成本的关键。对风电机组故障诊断技术进行综述,按照基于定性诊断、定量诊断的分类方式,针对现有风电机组故障诊断方法并结合故障诊断系统进行分析。对每一类现有故障诊断方法再次归类,指...
故障诊断技术是保证风场运行效率并降低风场运营成本的关键。对风电机组故障诊断技术进行综述,按照基于定性诊断、定量诊断的分类方式,针对现有风电机组故障诊断方法并结合故障诊断系统进行分析。对每一类现有故障诊断方法再次归类,指出这些方法的基本思想、适用条件和应用范围以及优缺点,并探讨了风电机组故障诊断技术未来可能的主要发展方向。
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关键词
故障诊断
风电机组
定性诊断
定量诊断
故障诊断系统
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职称材料
题名
信息融合的NRP-AlexNet-SENet风电齿轮箱故障诊断
1
作者
龙霞飞
何志成
曾进辉
周凌
梁凯
伍席文
机构
湖南
工业大学电气与信息工程学院
国电电力湖南新能源开发有限公司
出处
《太阳能学报》
北大核心
2025年第9期143-151,共9页
基金
国家自然科学基金(52377185)
湖南省教育厅科学研究项目(22B0590,23B0537)。
文摘
针对风电机组齿轮箱故障振动信号的非线性、特征信息混叠和诊断精度低等问题,结合时域特征分析与多传感器信息融合技术,提出一种无阈值递归图(NRP)与深度学习相结合的早期故障识别方法。首先,将时域指标作为特征参数并采用特征级与数据级融合技术构建数据信息;其次,采用NRP将一维数据信息转换为二维彩色可视特征图;然后,构建一种AlexNet-SENet网络结构,利用嵌入SENet注意力机制的改进AlexNet使其自适应选择并重点搜索结构与节点的关键特征信息。最后,以华中科技大学行星齿轮箱动力学试验平台采集的振动数据集为实例,结果表明该方法的诊断准确率为99%,能更有效提取故障特征信息,具有更高的分类诊断精度。
关键词
风电机组齿轮箱
故障诊断
深度学习
信息融合
无阈值递归图
注意力机制
Keywords
wind turbine gearbox
fault diagnosis
deep learning
information fusion
non-threshold recurrence plot
attention mechanism
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
大型风力发电机组故障诊断方法综述
被引量：
63
2
作者
龙霞飞
杨苹
郭红霞
伍席文
机构
华南理工大学
电力
学院
广东省绿色
能源
技术重点实验室(华南理工大学)
国电电力湖南新能源开发有限公司
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2017年第11期3480-3491,共12页
基金
国家科技支撑计划(2015BAA06B02)~~
文摘
故障诊断技术是保证风场运行效率并降低风场运营成本的关键。对风电机组故障诊断技术进行综述,按照基于定性诊断、定量诊断的分类方式,针对现有风电机组故障诊断方法并结合故障诊断系统进行分析。对每一类现有故障诊断方法再次归类,指出这些方法的基本思想、适用条件和应用范围以及优缺点,并探讨了风电机组故障诊断技术未来可能的主要发展方向。
关键词
故障诊断
风电机组
定性诊断
定量诊断
故障诊断系统
Keywords
fault diagnosis
wind turbines
qualitativediagnosis
quantitative diagnosis
fault diagnosis system
分类号
TM721 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
信息融合的NRP-AlexNet-SENet风电齿轮箱故障诊断
龙霞飞
何志成
曾进辉
周凌
梁凯
伍席文
《太阳能学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
大型风力发电机组故障诊断方法综述
龙霞飞
杨苹
郭红霞
伍席文
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2017
63
在线阅读
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职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
统计分析
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