[发明专利]基于深度神经网络的风力涡轮机齿轮箱故障诊断方法在审
| 申请号： | 201911292043.0 | 申请日： | 2019-12-16 |
| 公开（公告）号： | CN111103137A | 公开（公告）日： | 2020-05-05 |
| 发明（设计）人： | 宋哲 | 申请（专利权）人： | 南京松数科技有限公司 |
| 主分类号： | G01M13/021 | 分类号： | G01M13/021 |
| 代理公司： | 苏州慧通知识产权代理事务所(普通合伙) 32239 | 代理人： | 丁秀华 |
| 地址： | 210000 江苏省南京市浦口*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了现代工业中风能行业的风力涡轮机故障诊断技术领域的基于深度神经网络的风力涡轮机齿轮箱故障诊断方法，该方法由两部分组成，分别是基于SCADA系统采集的数据使用数据驱动的DNN模型对润滑油压力进行准确预测与使用EWMA控制图得到判断故障即将发生的准则；为验证DNN建模的有效性将其与另外5种常用数据驱动模型进行基准化分析；对以齿轮油温度为目标的模型也进行了基准化分析。经过实施例验证，本发明能在不误判情况下准确诊断出所有即将发生故障的齿轮箱，且计算速度快、效率高、可靠性强。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 风力 涡轮机 齿轮箱 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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