【摘 要】
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提出了一种基于深度信念网络(DBN)的风电机组主轴承状态监测方法.为了降低建模难度并减少训练时间,首先利用相关系数法选取建模变量,进而建立主轴承正常行为的DBN温度模型并
【机 构】
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燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室,燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室
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提出了一种基于深度信念网络(DBN)的风电机组主轴承状态监测方法.为了降低建模难度并减少训练时间,首先利用相关系数法选取建模变量,进而建立主轴承正常行为的DBN温度模型并用于主轴承温度预测.该模型克服了传统神经网络随机初始化网络权重、易陷入局部最小值等缺点,能有效提高主轴承温度的预测精度.然后采用指数加权移动平均法(EWMA)对主轴承温度残差序列进行分析,并利用核密度估计方法确定故障阈值.最后基于实测的数据采集与监视控制(SCADA)系统数据对主轴承故障进行模拟.结果表明,与传统预测方法相比,该方法能有效地实现主轴承的异常状态监测.
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