[发明专利]基于深度学习的风力发电机轴承故障辨识模型的构建方法有效
| 申请号： | 202010416843.5 | 申请日： | 2020-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN111597996B | 公开（公告）日： | 2022-03-15 |
| 发明（设计）人： | 李骁猛;王昭;李娜;贺志学;段志强 | 申请（专利权）人： | 中车永济电机有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01M13/045 |
| 代理公司： | 太原科卫专利事务所(普通合伙) 14100 | 代理人： | 朱源 |
| 地址： | 044500 山*** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明涉及电机轴承故障辨识模型的构建方法，具体为风力发电机轴承故障辨识模型的构建方法。本发明的目的在于利用深度学习方法，提供一种基于深度学习的风力发电机轴承故障辨识模型的构建方法，进而实现风力发电机轴承的故障辨识和定位。本发明可以大大提高故障预测的准确性。与其他方法相比，深度学习网络模型对风力发电机轴承故障辨识的普遍适用性和泛化性大大提高。本发明易于实现现有各型号的风力发电机轴承的不同故障的准确辨识。本发明所述构建方法由如下步骤实现：步骤1、预置轴承故障类型及数量；步骤2、原始信号采集与预处理；步骤3、创建和配置深度学习网络；步骤4、训练网络；步骤5、验证网络准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 风力发电机 轴承 故障 辨识 模型 构建 方法 | ||
【主权项】：
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