【摘 要】
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准确有效的状态监测是提高风电机组可靠性和安全性的关键。近年来,基于深度神经网络(deepneural network,DNN)的智能化异常检测方法越来越受到人们的重视。针对实际工业中难以获得准确的有标签数据的问题,提出了一种基于无监督学习的深度小世界神经网络(deep small-world neural network,DSWNN)来检测风电机组的早期故障。在深度置信网络(deepbeliefnetwork,DBN)构建过程中,首先采用多个受限玻尔兹曼机(restricted Boltzmann mac
【机 构】
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华电煤业集团有限公司,北京交通大学机械与电子控制工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(50776005,51577008)。
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准确有效的状态监测是提高风电机组可靠性和安全性的关键。近年来,基于深度神经网络(deepneural network,DNN)的智能化异常检测方法越来越受到人们的重视。针对实际工业中难以获得准确的有标签数据的问题,提出了一种基于无监督学习的深度小世界神经网络(deep small-world neural network,DSWNN)来检测风电机组的早期故障。在深度置信网络(deepbeliefnetwork,DBN)构建过程中,首先采用多个受限玻尔兹曼机(restricted Boltzmann mac
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