基于CNN-BiGRU的风机叶片故障诊断

王永平; 张蕾; 张晓琳; 徐立; 韩朋; 张飞

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基于CNN-BiGRU的风机叶片故障诊断

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提出一种深度学习检测方法CNN-BiGRU.采用CNN自适应地学习变量之间存在的关联特征,利用BiGRU对时间序列的敏感性,对风机叶片故障分类.对某风电场的SCADA数据进行增强、切片、标准化等预处理,实验结果表明:CNN-BiGRU分类模型能有效对叶片结冰故障进行准确检测,在时间效率和检测准确率方面较其他深度学习模型效果更好.

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来源
《内蒙古科技大学学报》|2022年第2期|173-179|共7页
作者
王永平; 张蕾; 张晓琳; 徐立; 韩朋; 张飞;
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作者单位

内蒙古科技大学信息工程学院;

包头医学院计算机科学与技术系;

华北电力大学可再生与清洁能源学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类风能发电;
关键词
风机叶片; 故障检测; 卷积神经网络; 双向门控循环单元;

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