基于深度学习的风电变流器故障诊断平台实现

1 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 风电变流器故障诊断研究现状

1.2.2 基于深度学习的故障诊断研究现状

1.3 本文结构安排

2 风电变流器结构原理以及故障分析

2.1 引言

2.2 风电变流器结构原理

2.3 风电变流器的主要故障

2.3.1 风电变流器的故障原理

2.3.2 风电变流器故障仿真

2.4.1 VMD工作原理

2.4.2 VMD分解仿真分析

2.5 本章小结

3 基于LSTM模型的风电变流器故障诊断方法

3.1 引言

3.2 RNN模型

3.2.1 RNN结构

3.2.2 RNN梯度弥散与爆炸问题

3.3 LSTM模型

3.3.1 LSTM结构

3.3.2 LSTM门机制

3.4.1实验环境与平台搭建

3.4.2 LSTM模型构建

3.4.3 LSTM模型调优

3.5 本章小结

4 基于CNN-LSTM的风电变流器故障诊断方法

4.1 引言

4.2 CNN模型

4.2.1 CNN的组成部分

4.2.2 CNN结构

4.3.1 CNN-LSTM模型构建

4.3.2 CNN-LSTM模型调优

4.4 本章小结

5 风电诊断平台实现

5.1 引言

5.2 风电变流器故障诊断平台设计

5.2.1 数据采集模块

5.2.2 数据处理模块

5.2.3 深度学习模块

5.2.4 输出显示模块

5.2.5 数据管理模块

5.3 故障诊断示例

5.4 本章小结

6 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

附录

A. 作者在攻读学位期间取得的科研成果目录

B. 学位论文数据集

致谢