基于BO-SDAE多源信号的风电机组轴承故障诊断

摘要：

风电机组传感器受环境干扰,导致采集的信号存在差异,从而对风电机轴承的故障诊断结果产生影响.为提高故障诊断的可靠性,提出一种多源信号故障诊断方法.提取轴承振动信号、噪声信号、温度信号的时域、频域特征作为故障特征,利用经贝叶斯优化算法优化隐藏层节点结构的堆叠降噪自编码器对故障特征进行融合,采用Sotmax对融合的故障特征进行分类.实验表明:该方法的故障准确率比单一信号进行故障诊断的方法更高,并且混合转速作为实验数据的情况下仍保持较高的准确率.

关键词：风电机组、多源信号、堆叠降噪自编码器、贝叶斯优化、故障诊断

所属期刊栏目：33

分类号：TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61572237

在线出版日期：2021-06-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1148-1156