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标题: 基于深度特征学习的汽轮机转子状态识别方法 [打印本页]
作者: 杨利霞    时间: 2020-10-29 15:25
标题: 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

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5 X% ?" {, v" D+ s( _: ^2 b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% j6 W: H2 f/ {7 H" g) j3 a) J' \( ~
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
- z- }" o5 ]0 Q& c(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
7 B+ t, u+ \6 x6 ?/ v/ g0 _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# r) R5 B- r, r% n1 l: r3 G
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，7 _' \7 t% \8 G& `
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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