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基于改进卷积神经网络的风电轴承故障诊断策略
基于改进卷积神经网络的风电轴承故障诊断策略
摘要：风力发电作为一种清洁能源的利用方式在近年来被广泛应用。而风电轴承作为风力发电机组的重要部件，其故障会严重影响风电机组的正常运行。因此，研究风电轴承故障诊断策略对于提高风力发电系统的可靠性和安全性具有重要意义。本文提出了一种基于改进卷积神经网络的风电轴承故障诊断策略，通过改进卷积神经网络模型的结构和输入数据的预处理，提高轴承故障诊断的准确性和鲁棒性。实验结果表明，所提出的策略可以有效地实现风电轴承故障的诊断和预测。
关键词：风电轴承，故障诊断，卷积神经网络，预处理，准确性，鲁棒性
1.引言
风力发电作为一种清洁能源的利用方式，具有广阔的应用前景。然而，风力发电机组由于长时间高速运行和受风环境影响，轴承故障成为制约风电系统可靠性和安全性的重要因素之一。轴承故障会引起轴承振动、电机电流和功率输出的异常，最终导致整个风电机组的故障甚至损坏。因此，实时准确地诊断风电轴承故障，对于提高风力发电系统的可靠性和安全性至关重要。
2.相关工作
在轴承故障诊断领域，已经有很多研究采用信号处理和模式识别方法进行轴承故障的监测和预测。其中，卷积神经网络（CNN）作为一种强大的模式识别算法，已经被广泛应用于故障诊断领域。然而，由于风电轴承故障信号的复杂性和噪声的存在，传统的CNN模型在轴承故障诊断上存在一些限制。
3.改进卷积神经网络模型
为了提高风电轴承故障诊断的准确性和鲁棒性，本文针对传统CNN模型存在的问题，对其进行了改进。
首先，我们引入了残差模块（ResidualModule）来加深网络的深度，在传递信号的同时减小了信号的损失。
其次，我们增加了卷积核的数量和大小，以提取更多的轴承故障特征。同时，我们还增加了池化层，提高特征的抽象层次。
最后，我们增加了Dropout层和BatchNormalization层，以减少过拟合并提高模型的泛化能力。
4.输入数据预处理
在风电轴承故障诊断中，数据的质量和准确性对于模型的性能至关重要。因此，本文对输入数据进行了预处理。
首先，我们对原始信号进行了采样和滤波，以消除高频噪声和突发干扰。
然后，我们将滤波后的信号分割成大小相同的片段，并计算每个片段的统计特征，如均值、标准差和峰值等。
最后，我们将处理后的数据作为模型的输入，以进行轴承故障诊断。
5.实验结果与分析
为了验证所提出的改进策略的有效性，我们在一个真实的风电轴承故障数据集上进行了实验。
实验结果表明，所提出的改进模型的准确性和鲁棒性明显优于传统的CNN模型。特别是在低信噪比和多种故障类型的情况下，所提出的模型表现出更好的性能。
6.总结与展望
本文提出了一种基于改进卷积神经网络的风电轴承故障诊断策略。通过对CNN模型的结构和输入数据的预处理进行改进，提高了轴承故障诊断的准确性和鲁棒性。实验结果表明，所提出的策略可以有效地实现风电轴承故障的诊断和预测。未来，我们将进一步拓展该方法的应用范围，并探索更多的特征提取和数据增强技术，以进一步提高模型的性能和泛化能力。
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