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基于深度信念网络的风机主轴承状态监测方法  
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【英文篇名】 Condition Monitoring Method for Wind Turbine Main Bearings Based on DBN
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【作者】 王洪斌; 王红; 何群; 王跃灵; 周振;
【英文作者】 WANG Hongbin; WANG Hong; HE Qun; WANG Yueling; ZHOU Zhen; Key Lab of Industrial Computer Control Engineering of Hebei Province; Yanshan University; Key Lab of Measurement Technology and Instrumentation of Hebei Province;
【作者单位】 燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室; 燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室;
【文献出处】 中国机械工程 , China Mechanical Engineering, 编辑部邮箱 2018年 08期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 数据采集与监视控制; 深度信念网络; 温度建模; 状态监测;
【英文关键词】 supervisory control and data acquisition(SCADA); deep belief network(DBN); temperature modeling; condition monitoring;
【摘要】 提出了一种基于深度信念网络(DBN)的风电机组主轴承状态监测方法。为了降低建模难度并减少训练时间,首先利用相关系数法选取建模变量,进而建立主轴承正常行为的DBN温度模型并用于主轴承温度预测。该模型克服了传统神经网络随机初始化网络权重、易陷入局部最小值等缺点,能有效提高主轴承温度的预测精度。然后采用指数加权移动平均法(EWMA)对主轴承温度残差序列进行分析,并利用核密度估计方法确定故障阈值。最后基于实测的数据采集与监视控制(SCADA)系统数据对主轴承故障进行模拟。结果表明,与传统预测方法相比,该方法能有效地实现主轴承的异常状态监测。
【英文摘要】 A condition monitoring method of wind turbine main bearings was proposed based on DBN.To reduce the modeling difficulties and decrease the training time,a correlation coefficient method was firstly applied to select the modeling variables.Further,a DBN temperature model of the normal behaviors of the main bearings was established and the main bearing temperature was predicted.This model overcomes the shortcomings of traditional neural network that randomly initializes the network weights and easily to fall ...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(61473248); 河北省自然科学基金资助项目(F2016203496)
【更新日期】 2018-05-10
【分类号】 TM315
【正文快照】 BIAN Jialei,ZHU Chunmei,JIANG Zhanglei,etal.Application of LMD-ICA to Fault Diagnosis ofRolling Bearings[J].China Mechanical Engineer-ing,2016,27(7):904-910.[12]VOKELJ M,ZUPAN S,PREBIL I.Multivariateand Multiscale Monitoring of Large-size Low-speedBeari

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