基于深度信念网络的风电机组齿轮箱故障诊断方法

发布时间：2018-04-16 15:38

  本文选题：风电机组齿轮箱 + 深度信念网络　； 参考：《可再生能源》2017年12期

【摘要】：针对风电机组故障诊断中存在的数据量大,提取故障特征困难等问题,结合深度学习理论的强大感知与自我学习能力,提出一种基于深度信念网络的风电机组齿轮箱故障诊断方法。将原始时域信号数据输入深度信念网络进行训练,通过反向微调学习对深度信念网络进行整体微调,提高分类准确性;同时,在训练过程加入Batch Normalization,减少过拟合几率,提高网络的收敛速度。将该方法用于风电机组行星齿轮箱的故障诊断,比DBN和BPNN算法及传统故障诊断方法的准确率更高。
[Abstract]:In view of the problems existing in fault diagnosis of wind turbine, such as the large amount of data and the difficulty of extracting fault features, combined with the powerful perception and self-learning ability of depth learning theory,A fault diagnosis method for wind turbine gearbox based on depth belief network is proposed.The original time-domain signal data is input into the depth belief network for training, and the whole depth belief network is fine-tuned through reverse fine-tuning learning to improve the classification accuracy. At the same time, Batch normalization is added in the training process to reduce the probability of over-fitting.Improve the convergence speed of the network.This method is more accurate than DBN and BPNN algorithms and traditional fault diagnosis methods in fault diagnosis of planetary gearbox of wind turbine.
【作者单位】： 北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(51275052) 国家高技术发展研究计划项目(2015AA043702) 北京市教委科研计划项目(KM201611232020)
【分类号】：TM315

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本文编号：1759592