【摘 要】
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为保障风机的安全可靠运行，提出一种融合分形特征的卷积神经网络风机运行状态辨识模型。首先将分形等统计特征分析结果建立为初始样本特征数据集；用噪声环境下基于密度的空间聚类方法对样本状态进行标记，用正则化特征选择方法确定最终的样本特征数据集；最后建立卷积神经网络状态辨识模型。结果表明，模型准确率达到98.925%,为实现风机“事前维修”模式提供科学参考和理论指导，可以有效地应用于复杂机电系统状态辨识领域
【机 构】
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西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51905409）～～；
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为保障风机的安全可靠运行，提出一种融合分形特征的卷积神经网络风机运行状态辨识模型。首先将分形等统计特征分析结果建立为初始样本特征数据集；用噪声环境下基于密度的空间聚类方法对样本状态进行标记，用正则化特征选择方法确定最终的样本特征数据集；最后建立卷积神经网络状态辨识模型。结果表明，模型准确率达到98.925%,为实现风机“事前维修”模式提供科学参考和理论指导，可以有效地应用于复杂机电系统状态辨识领域，为风力发电机组以及其他复杂机电系统的数据挖掘、模式识别提供了基础。
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