基于深度特征学习的汽轮机转子状态识别方法
基于深度特征学习的汽轮机转子状态识别方法复杂汽轮机转子振动信号的非平稳性和非线性等问题，会严重影响到汽轮机转子的状态识别。为了保证汽轮
机转子的安全运行，本文研究提出了一种基于对称点模式(Symmetrized Dot Pattern，SDP)特征融合的卷积神经网络
(Convolution Neural Network，CNN)状态识别方法。该方法通过基于 SDP 分析方法对汽轮机转子各方向、各位置的信号进
行特征融合，获取融合特征的 SDP 图，最终基于 CNN 进行融合特征 SDP 图像识别，实现转子故障状态识别。与其他状
态识别方法相比，该方法提高了不同状态特征的表征差异，进而提高了学习效果和识别精度。同时，对比实验结果表明，
相较于其他状态识别方法，本文方法对转子振动状态识别精度最高，达到了 96%。
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