基于AE-BN的发电机滚动轴承故障诊断 |
| |
作者姓名: | 王进花 高媛 曹洁 马佳林 |
| |
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 |
| |
基金项目: | 国家自然科学基金(62063020,61763028);;甘肃省自然科学基金(20JR5RA463)~~; |
| |
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。
|
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 |
|
|