Transformer神经网络和轴心轨迹在燃机转子故障诊断中的应用

章明明; 蒋欢春; 茅大钧; 董渊博

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Transformer神经网络和轴心轨迹在燃机转子故障诊断中的应用

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摘要

针对目前国内燃机电厂转子故障诊断主要依靠振动分析,无自动识别轴心轨迹设备的现状,将在自然语言处理领域大放异彩的Transformer神经网络引入转子轴心轨迹监测与识别领域,通过独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)与Transformer结合提升燃机转子故障诊断准确性。使用ICA代替Transformer自身的线性变换提取图片特征信息构建输入样本,为了解决自注意力机制无法捕捉位置信息的问题,提出相对位置编码方法,区别于使用较多的绝对位置编码,通过嵌入相对位置编码子层,将相对位置信息注入自注意力机制,使得Attention模块能够学习到序列的相对位置信息,可进一步提高图像识别模型的准确性,该模型对于轴心轨迹故障类型平均识别率达到93.8%。实验结果表明ICA-Transformer模型对转子轴心轨迹的识别准确率较高,对电厂运维具有一定的指导意义。

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来源
《噪声与振动控制》 |2023年第1期|110-115|共7页
作者
章明明; 蒋欢春; 茅大钧; 董渊博;
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作者单位

上海电力大学自动化工程学院;

上海明华电力科技有限公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类轴;
关键词
故障诊断; 轴心轨迹; Transformer神经网络; 独立成分分析; 相对位置编码; 图像识别;

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