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基于长短时记忆模型的风机故障诊断: 收藏
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引用; 《工程热物理学报》2020年第10期41卷 2437-2445页; 作者：刘瑶徐海平初宁郑枫伍柯霖吴大转浙江大学能源工程学院杭州310027 中国船舶集团有限公司第七〇五研究所昆明分部昆明650118; 风机运行发生故障可能造成重大财产损失和人身安全问题。本文利用集合经验模态分解对风机的振动信号进行预处理,提取出振动信号的低频分量作为输入,利用一种基于长短时记忆的循环神经网络分类器,对风机的振动时序信号数据进行深度学习,...; 风机运行发生故障可能造成重大财产损失和人身安全问题。本文利用集合经验模态分解对风机的振动信号进行预处理,提取出振动信号的低频分量作为输入,利用一种基于长短时记忆的循环神经网络分类器,对风机的振动时序信号数据进行深度学习,进行故障分类。其应用过程包括模型设计,模型训练和诊断实现算法,并且利用仿真信号对模型进行验证,再进行风机运行过程中的部分故障模式识别。长短时记忆模型通过增加"记忆门"、"遗忘门"等单元,有效改善循环神经网络模型的梯度爆炸现象,提高分类性能,并且直接对时序信号数据进行处理,便于工业应用。通过对JNF282B-9D型离心式风机进行常见故障的模式识别与诊断,正确率达96.9%。该系统能实现准确的故障诊断,便于生产运营。; 来源：详细信息评论

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