【摘 要】
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针对水电机组振动信号存在非平稳和非线性，单一特征提取难以实现高精度故障诊断问题，提出了一种基于卷积神经网络和近似熵特征融合的故障诊断方法。利用卷积神经网络提取振动信号特征；EEMD与近似熵构建信号特征向量，将两种方法提取的状态特征融合构建融合特征向量；进一步，将融合特征作为输入、故障类别作为输出，训练BP神经网络得到水电机组故障识别器，识别水电机组运行状态，即正常或具体故障类型。结合转子实验台实验
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51979204）；
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针对水电机组振动信号存在非平稳和非线性，单一特征提取难以实现高精度故障诊断问题，提出了一种基于卷积神经网络和近似熵特征融合的故障诊断方法。利用卷积神经网络提取振动信号特征；EEMD与近似熵构建信号特征向量，将两种方法提取的状态特征融合构建融合特征向量；进一步，将融合特征作为输入、故障类别作为输出，训练BP神经网络得到水电机组故障识别器，识别水电机组运行状态，即正常或具体故障类型。结合转子实验台实验数据，验证了所提方法在挖掘信号特征方面的有效性及较高的故障诊断准确率。
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