【摘 要】
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风力发电机齿轮箱的故障诊断在风力发电机组正常运行中起着重要作用，除了识别故障类型外，故障的严重程度对风机的维护也具有指导意义，因此，一种优化堆叠诊断结构（OSDS）被提出以识别故障类型和严重性。首先对原始振动信号进行压缩采样，然后将压缩样本分别输入第1层和第2层深度信任网络（DBN）,对故障类型和严重性进行识别，同时采用混沌量子粒子群优化算法（CQPSO）对每个DBN进行优化。通过两组实验得到的结
【基金项目】
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国家自然科学基金（51577046）;国家自然科学基金（51977161）;国家自然科学基金（51977153）;国家自然科学基金重点项目（51637001）； 国家重点研发计划“重大科学仪器设备开发”项目（2016YFF0102200）； 装备预先研究重点项目（41402040301）资助；
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风力发电机齿轮箱的故障诊断在风力发电机组正常运行中起着重要作用，除了识别故障类型外，故障的严重程度对风机的维护也具有指导意义，因此，一种优化堆叠诊断结构（OSDS）被提出以识别故障类型和严重性。首先对原始振动信号进行压缩采样，然后将压缩样本分别输入第1层和第2层深度信任网络（DBN）,对故障类型和严重性进行识别，同时采用混沌量子粒子群优化算法（CQPSO）对每个DBN进行优化。通过两组实验得到的结果表明，故障类型诊断准确率分别达到99.24%和97.21%,故障严重程度诊断准确率达到99.06%,同时诊断时间仅为1.493和2.176 s。
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