基于深度置信網絡風電機組變槳系統的故障診斷
摘要：針對風電機組變槳系統常見故障,提出一種基于深度置信網絡(DBN)的故障診斷方法。設計出基于DBN的變槳系統故障診斷框架;通過堆疊多層受限玻爾茲曼機(RBM),對比重構數據與原始輸入數據差異,研究了DBN故障特征自提取能力;將堆疊RBM提取的故障特征輸入到頂層分類器中進行訓練,得到故障診斷模型;最后采用風場真實故障數據集進行了驗證測試。實驗結果表明,采用該方法進行風電機組變槳系統故障診斷相比其他方法具有更高的準確率。
注: 保護知識產權,如需閱讀全文請聯系測控技術雜志社
相關推薦
更多
