|
|||||
|
|
| 基于FMEA和Bi LSTM的风电机组变桨系统状态监测与诊断 | |
| 引用本文： | 宋莹.基于FMEA和Bi LSTM的风电机组变桨系统状态监测与诊断[J].南京工程学院学报(自然科学版),2021,19(3):54-61. |
| 作者姓名： | 宋莹 |
| 作者单位： | 南京工程学院能源与动力工程学院,江苏 南京211167 |
| 摘 要： | 为提高风电机组变桨系统运行状态监测与诊断的准确性,提出基于失效模式与影响分析和双向长短期记忆网络的监测与诊断方法.用失效模式与影响分析方法分析变桨系统运行状态的特征信号,以此作为训练模型的输入量,运行状态作为输出量,建立循环神经网络模型、长短期记忆网络模型以及双向长短期记忆网络模型,采用某风电场数据采集与监视控制系统数... |
| 关 键 词： | 风电机组 深度学习 失效模式与影响分析 双向长短期记忆网络 监测与诊断 |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ | |