基于条件卷积自编码高斯混合模型的风电齿轮箱健康评估

作     者：何群 李晔阳 江国乾 苏楠 谢平 武鑫 He Qun;Li Yeyang;Jiang Guoqian;Su Nan;Xie Ping;Wu Xin

作者机构：燕山大学电气工程学院秦皇岛066004 江苏国科智能电气有限公司南通226400 

基　　金：河北省自然科学基金(F2021203009) 国家自然科学基金(62273299 61803329) 中央引导地方科技发展资金(216Z2101G) 河北省重点研发计划(19214306D) 

出 版 物：《太阳能学报》 (Acta Energiae Solaris Sinica)

年 卷 期：2023年第44卷第12期

页      码：214-220页

摘      要：为实现对风电齿轮箱健康评估、发现齿轮箱部件早期故障,提出一种基于条件卷积自编码高斯混合模型的风电齿轮箱健康评估网络。在编码器部分,同时对传感器信息和时序信息进行编码解码并提取压缩特征,根据高斯混合模型设计基于信号本身概率分布的能量设计评价指标进行健康评估。根据核密度估计确定阈值,并利用某真实风电场数据进行实验,验证方法的有效性。

主 题 词：风电机组 自编码网络 健康评估 高斯混合模型 数据采集与监控系统 

学科分类：08[工学] 080401[080401] 0804[工学-材料学] 080402[080402] 0838[0838] 

核心收录：

D　O　I：10.19912/j.0254-0096.tynxb.2022-1239

馆 藏 号：203125154...