【摘 要】
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风机运行发生故障可能造成重大财产损失和人身安全问题.本文利用集合经验模态分解对风机的振动信号进行预处理,提取出振动信号的低频分量作为输入,利用一种基于长短时记忆的
【机 构】
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浙江大学能源工程学院,杭州310027;中国船舶集团有限公司第七○五研究所昆明分部,昆明650118
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风机运行发生故障可能造成重大财产损失和人身安全问题.本文利用集合经验模态分解对风机的振动信号进行预处理,提取出振动信号的低频分量作为输入,利用一种基于长短时记忆的循环神经网络分类器,对风机的振动时序信号数据进行深度学习,进行故障分类.其应用过程包括模型设计,模型训练和诊断实现算法,并且利用仿真信号对模型进行验证,再进行风机运行过程中的部分故障模式识别.长短时记忆模型通过增加“记忆门”、“遗忘门”等单元,有效改善循环神经网络模型的梯度爆炸现象,提高分类性能,并且直接对时序信号数据进行处理,便于工业应用.通过对JNF282B-9D型离心式风机进行常见故障的模式识别与诊断,正确率达96.9％.该系统能实现准确的故障诊断,便于生产运营.
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