| 基于AE-BN的发电机滚动轴承故障诊断 |
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| 引用本文： | 王进花,高媛,曹洁,马佳林.基于AE-BN的发电机滚动轴承故障诊断[J].北京航空航天大学学报,2023(8):1896-1903. |
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| 作者姓名： | 王进花 高媛 曹洁 马佳林 |
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| 作者单位： | 1. 兰州理工大学电气工程与信息工程学院;2. 兰州理工大学甘肃工业过程先进控制重点实验室;3. 兰州理工大学电气与控制工程国家实验教学中心;4. 甘肃省制造信息工程研究中心;5. 兰州理工大学计算机与通信学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(62063020,61763028)；;甘肃省自然科学基金(20JR5RA463)~~； |
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| 摘 要： | 为解决风力发电机在复杂工况及耦合性、不确定性条件下故障识别的准确性问题，提出了一种基于自动编码器(AE)与贝叶斯网络(BN)的AE-BN故障诊断方法。采用AE对电流信号进行特征提取，得到能够高度表征信号的特征分量；基于故障与特征之间的因果关系，建立由故障位置、故障状态和故障特征搭建的三层BN；将AE的特征分量与BN的拓扑结构相结合建立风力发电机故障诊断模型，解决故障诊断中的不确定性问题，提高多故障诊断的准确性。实验结果表明：所提方法能够对故障特征信号进行分析及诊断，精确辨识不同故障类型，相比K近邻算法等具有明显优势。
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| 关 键 词： | 故障诊断 自动编码器 贝叶斯网络 结构学习 特征提取 |
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