本文關(guān)鍵詞：基于深度學(xué)習(xí)的發(fā)電機(jī)故障挖掘方法研究　出處：《電網(wǎng)與清潔能源》2016年02期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：發(fā)電機(jī)工作環(huán)境復(fù)雜,發(fā)電機(jī)的渦輪葉片在燃燒的氣體作用下高速轉(zhuǎn)動,電機(jī)本身容易產(chǎn)生故障。通過對發(fā)電機(jī)故障特征數(shù)據(jù)的挖掘,可實(shí)現(xiàn)故障診斷。傳統(tǒng)方法采用支持向量機(jī)SVM故障挖掘和分類算法,解決發(fā)電機(jī)故障檢測的穩(wěn)定性問題,但隨著故障特征的增加,故障特征相似性增強(qiáng),挖掘性能下降。提出一種基于深度學(xué)習(xí)支持向量機(jī)的發(fā)電機(jī)故障挖掘算法。對發(fā)電機(jī)故障挖掘原理進(jìn)行描述,構(gòu)建故障數(shù)據(jù)挖掘模型,采用深度學(xué)習(xí)支持向量機(jī)對故障特征進(jìn)行數(shù)據(jù)分類處理,解決發(fā)電機(jī)故障數(shù)據(jù)的相似性干擾問題,提高了故障數(shù)據(jù)挖掘和分類性能,仿真實(shí)驗(yàn)表明,采用該算法進(jìn)行發(fā)電機(jī)故障挖掘,通過深度學(xué)習(xí),對故障數(shù)據(jù)的特征分類性能較好,提高故障診斷能力。
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)航空航天工程學(xué)院;
【基金】：陜西自然科學(xué)基金;無鉛焊點(diǎn)在多場耦合作用下的失效行為及壽命預(yù)測方法(2015JM6345)~~
【分類號】：TM31
【正文快照】： 掘性能下降。提出一種基于深度學(xué)習(xí)支持向量機(jī)的發(fā)電機(jī)故障挖掘算法。對發(fā)電機(jī)故障挖掘原理進(jìn)行描述,構(gòu)建故障數(shù)據(jù)挖掘模型,采用深度學(xué)習(xí)支持向量機(jī)對故障特征進(jìn)行數(shù)據(jù)分類處理,解決發(fā)電機(jī)故障數(shù)據(jù)的相似性干擾問題,提高了故障數(shù)據(jù)挖掘和分類性能,仿真實(shí)驗(yàn)表明,采用該算法進(jìn)行

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本文編號：1313700