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加急見(jiàn)刊

基于深度置信網(wǎng)絡(luò)風(fēng)電機(jī)組變槳系統(tǒng)的故障診斷

陳自強(qiáng); 程健; 季文強(qiáng); 翟紅雨 中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院; 安徽合肥230026

摘要：針對(duì)風(fēng)電機(jī)組變槳系統(tǒng)常見(jiàn)故障,提出一種基于深度置信網(wǎng)絡(luò)(DBN)的故障診斷方法。設(shè)計(jì)出基于DBN的變槳系統(tǒng)故障診斷框架;通過(guò)堆疊多層受限玻爾茲曼機(jī)(RBM),對(duì)比重構(gòu)數(shù)據(jù)與原始輸入數(shù)據(jù)差異,研究了DBN故障特征自提取能力;將堆疊RBM提取的故障特征輸入到頂層分類(lèi)器中進(jìn)行訓(xùn)練,得到故障診斷模型;最后采用風(fēng)場(chǎng)真實(shí)故障數(shù)據(jù)集進(jìn)行了驗(yàn)證測(cè)試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用該方法進(jìn)行風(fēng)電機(jī)組變槳系統(tǒng)故障診斷相比其他方法具有更高的準(zhǔn)確率。

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