基于ACGAN的风电机组行星轮齿轮箱故障诊断方法
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摘要
本发明涉及一种基于ACGAN的风电机组行星轮齿轮箱故障诊断方法，包括以下步骤：采集行星齿轮箱的振动信号作为诊断样本；将诊断样本按照设定的比例分为训练集样本和测试集样本；将训练集样本输入到ACGAN中进行自适应训练，获取ACGAN中判别器网络和生成器网络的参数，直至ACGAN达到纳什平衡，保存训练好的ACGAN中判别器网络和生成器网络的参数；将训练好的ACGAN作为故障诊断模型，输入测试集样本，生成器网络生成逼真样本，将逼真样本加入到诊断样本中；判别器网络输出齿轮箱故障诊断结果。与现有技术相比，本发明可直接使用原始数据训练网络，并自动提取特征向量，模型识别分类的精确度高，同时有极高的泛化能力，可以有效地对风电机组行星齿轮箱进行故障诊断。
基本信息
专利标题 ：
基于ACGAN的风电机组行星轮齿轮箱故障诊断方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111337243A
申请号 ：
CN202010125041.9
公开（公告）日 ：
2020-06-26
申请日 ：
2020-02-27
授权号 ：
CN111337243B
授权日 ：
2022-04-01
发明人 ：
李东东刘宇航赵耀谭涛刘强孙雅茹
申请人 ：
上海电力大学
申请人地址 ：
上海市杨浦区平凉路2103号
代理机构 ：
上海科盛知识产权代理有限公司
代理人 ：
陈源源
优先权 ：
CN202010125041.9
主分类号 ：
G01M13/021
IPC分类号 ：
G01M13/021 G01M13/028
IPC结构图谱
G
G部——物理
G01
测量；测试
G01M
机器或结构部件的静或动平衡的测试；其他类目中不包括的结构部件或设备的测试
G01M13/021
••齿轮
法律状态
2022-04-01 ：
授权
2020-07-21 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G01M 13/021
申请日 : 20200227
申请日 : 20200227
2020-06-26 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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