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基于优化SEnet-CNN的风电机组故障诊断方法 

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申请/专利权人:华北电力大学(保定)

摘要:本发明涉及风电机组故障诊断技术领域,公开了一种基于优化SEnet‑CNN的风电机组故障诊断方法。该方法包括:1收集风电机组运行数据;2使用滑动窗口对数据进行扩充;3使用tanh函数对压缩激励网络SEnet进行改进以获取更全面的数据特征,并使用改进后的SEnet调整数据中各参数的权重;4使用卷积神经网络CNN避免人为操作直接学习数据中的故障特征,同时在CNN中引入全局最大池化层提高网络的稀疏程度;5使用全连接层输出诊断结果。在本发明所述的方法中,通过深度学习和优化算法的结合,实现了高效、准确的故障诊断,为风力发电行业的发展和运营提供了重要技术支持。

主权项:1.一种基于优化SEnet-CNN的风电机组故障诊断方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:1收集风电机组运行数据;2使用滑动窗口对数据进行扩充;3使用tanh函数对压缩激励网络SEnet进行改进以获取更全面的数据特征,并使用改进后的SEnet调整数据中各参数的权重;4使用卷积神经网络CNN避免人为操作直接学习数据中的故障特征,同时在CNN中引入全局最大池化层提高网络的稀疏程度;5使用全连接层输出诊断结果。

全文数据:

权利要求:

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