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12 基于CNN-BiGRU的风机叶片故障诊断
2022-08-22 11:15     (点击)

基于CNN-BiGRU的风机叶片故障诊断
Fault diagnosis of wind turbine blades based on CNN-BiGRU

王永平;张蕾;张晓琳;徐立;韩朋;张飞;

  • 1:内蒙古科技大学信息工程学院

  • 2:包头医学院计算机科学与技术系

  • 3:华北电力大学可再生与清洁能源学院


摘要(Abstract):

提出一种深度学习检测方法CNN-BiGRU.采用CNN自适应地学习变量之间存在的关联特征,利用BiGRU对时间序列的敏感性,对风机叶片故障分类.对某风电场的SCADA数据进行增强、切片、标准化等预处理,实验结果表明:CNN-BiGRU分类模型能有效对叶片结冰故障进行准确检测,在时间效率和检测准确率方面较其他深度学习模型效果更好.

关键词(KeyWords): 风机叶片;故障检测;卷积神经网络;双向门控循环单元

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金资助项目(61562065);; 国家重点研发计划基金资助项目(2017YFE0109000);; 内蒙古自治区自然科学基金资助项目(2019MS06036);; 内蒙古科技大学创新基金项目(2014QDL046)

作者(Authors): 王永平;张蕾;张晓琳;徐立;韩朋;张飞;

DOI: 10.16559/j.cnki.2095-2295.2022.02.013

参考文献(References):

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