【摘 要】
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将卷积神经网络引入风机故障检测领域,设计了一种一维卷积神经网络的结构,并和Soft-Max分类器相结合构造了一种双层智能诊断架构。一维卷积神经网络用于行星齿轮箱数据的特征
【机 构】
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上海电力学院电气工程学院,上海高校高效电能应用工程研究中心,上海电力学院自动化工程学院,国网吉林省吉林市供电公司,国网江西省赣东北供电分公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51407114,51507098);上海市科学技术委员会资助项目(13DZ2251900,10DZ2273400);上海市“曙光计划”资助项目(15SG50)
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将卷积神经网络引入风机故障检测领域,设计了一种一维卷积神经网络的结构,并和Soft-Max分类器相结合构造了一种双层智能诊断架构。一维卷积神经网络用于行星齿轮箱数据的特征提取,Soft-Max分类器对提取的特征进行分类。与传统智能算法相比,该方法具有训练样本少,可直接使用原始数据训练网络;计算效率高,可以适应实时诊断的需要。试验结果证明,该方法可以有效地诊断出不同工况下的行星齿轮箱中的齿轮故障。
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