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一种基于保偏光纤测量和神经网络分类的风力发电机故障诊断方法

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本发明涉及一种基于保偏光纤测量和神经网络分类的风力发电机故障诊断方法，引入保偏光纤测量系统获取风力发电机的电流信号，体积小、重量轻、绝缘结构简单、动态范围大、无磁饱和、无爆炸危险、不影响正常输电，可在风力发电机的实际使用过程中直接进行诊断信号测量；并且在具体故障诊断过程中，通过含递归神经网络的卷积神经网络，小波计算和频域计算,获取偏振角度时序的三类特征，并采用单隐含层神经网络实现状态识别。偏振角度可反映电流时序，进而反映风力发电机定子和转子故障，本方法能够提供更丰富的风力发电机故障信息。

著录项

公开/公告号CN107132478B

专利类型发明专利
公开/公告日2019-06-07

原文格式PDF
申请/专利权人南京师范大学;
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申请/专利号CN201710238575.0
发明设计人张煜东;陆泽橼;周星星;夏胜利;王水花;吴乐南;
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申请日2017-04-13
分类号G01R31/34(20060101);G01R15/24(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);
代理机构32200 南京经纬专利商标代理有限公司;
代理人田凌涛
地址 210000 江苏省南京市栖霞区文苑路1号
入库时间 2022-08-23 10:33:13

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-06-07

授权

授权
2017-09-29

实质审查的生效 IPC(主分类):G01R31/34 申请日:20170413

实质审查的生效
2017-09-29

实质审查的生效 IPC(主分类):G01R 31/34 申请日:20170413

实质审查的生效
2017-09-05

公开

公开
2017-09-05

公开

公开
2017-09-05

公开

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