【摘 要】
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当前海上风电机组故障诊断大多只利用SCADA系统数据或振动监测系统数据中一种数据源，诊断精度较低。为此，提出一种基于自编码网络的海上风电机组典型故障的数据融合诊断方法。首先，采用自编码网络分别对SCADA系统数据和振动监测数据的故障特征降维，并将二者融合。然后，采用两类故障特征融合的深度自编码网络故障诊断模型对典型故障进行检测及分类。最后，通过实际运行案例验证了本文提出的深度自编码网络故障诊断模型
【基金项目】
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南方电网数字电网研究院有限公司科技项目（YTYZW20010）； 广东省重点领域研发计划项目（2021B0101230003）；
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当前海上风电机组故障诊断大多只利用SCADA系统数据或振动监测系统数据中一种数据源，诊断精度较低。为此，提出一种基于自编码网络的海上风电机组典型故障的数据融合诊断方法。首先，采用自编码网络分别对SCADA系统数据和振动监测数据的故障特征降维，并将二者融合。然后，采用两类故障特征融合的深度自编码网络故障诊断模型对典型故障进行检测及分类。最后，通过实际运行案例验证了本文提出的深度自编码网络故障诊断模型的有效性。
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中国作为历史悠久的农业大国,中华文明深深植根于农耕文化。乡村体量大、治理难度高,在新时代背景下又提出更高的治理要求,新乡贤是对传统乡贤的继承与发展,对乡村发展有十分重要的作用。基于湖北省松滋市等地调查,采用嵌入性理论,对新乡贤参与乡村治理的效果进行分析,提出了改善新乡贤参与乡村治理的建议,提高新乡贤治理参与率,使新乡贤在乡村振兴实施中发挥更大的作用。
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