基于卷积神经网络的海上风电机组齿轮箱故障诊断

摘要

针对传统的机器学习方法故障诊断流程繁杂、容易产生故障信息遗漏的问题,采用基于卷积神经网络的深度学习方法对海上风电机组齿轮箱故障诊断技术开展研究。直接将经过连续小波变换得到的振动信号时频图作为输入,通过卷积神经网络自动提取特征并进行故障诊断。通过仿真进行验证,结果表明,所述方法能够准确诊断出齿轮故障,有限数据的诊断结果准确率为100%。与机器学习方法相比,简化了故障特征提取流程,提高了故障诊断准确率。