【摘 要】
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针对传统的故障诊断方法面对风力发电机组行星齿轮箱振动信号时处理范围有限的问题,提出了一种基于VMD和卷积深度信念网络相结合的智能诊断方法,首先利用VMD对原始信号进行分
【机 构】
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上海电力大学电气工程学院,上海200090
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针对传统的故障诊断方法面对风力发电机组行星齿轮箱振动信号时处理范围有限的问题,提出了一种基于VMD和卷积深度信念网络相结合的智能诊断方法,首先利用VMD对原始信号进行分解,基于峭度准则提取出冲击含量较大的本征模态函数,将特征信息明显的分量融合在一起组成多通道的输入,然后利用卷积深度信念网络进行特征提取,最后将特征输入到分类器中进行故障识别分类.试验结果表明,该方法可准确地对风电机组行星齿轮箱不同的工作状态和故障种类进行识别与分类.
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