融合分形特征的风机运行状态辨识方法

郭怡; 王荣喜; 高建民

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融合分形特征的风机运行状态辨识方法

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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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来源
《计算机集成制造系统》 |2022年第7期|2139-2148|共10页
作者
郭怡; 王荣喜; 高建民;
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作者单位

西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;运行与维修;
关键词
风电机组; 分形特征; 状态辨识; 特征提取;

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