基于CNN-SVDD的多机组引风机故障识别技术

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提出了基于卷积神经网络(CNN)和支持向量数据描述(SVDD)的故障识别方法,利用CNN算法对时间序列数据进行降维,然后通过SVDD算法进行数据单分类从而实现故障识别,最后采用CNN-SVDD模型对多个电厂同类引风机同类故障进行了实际故障识别应用。应用结果表明,方法能有效识别多机组同类引风机振动异常、失速、喘振等故障,且故障正确率高,可为多机组相同或相似型号引风机的故障诊断提供技术经验。
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