公开(公告)号：CN110567720A

公开(公告)日：2019-12-13

申请号：CN201910727433.X

申请日：2019-08-07

Applicant: 东北电力大学

Inventor： 黄南天 ,  杨学航 ,  蔡国伟 ,  宋星 ,  王文婷 ,  陈庆珠 ,  赵文广 ,  刘宇航 ,  刘德宝 ,  包佳瑞琦 ,  张祎祺 ,  吴银银

IPC: G01M13/045 ,  G01M13/04 ,  G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明是一种非平衡小样本场景下风机轴承故障深度对抗诊断方法，其特点是，包括风电机组轴承振动信号采集、改进AC-GAN模型构建、改进AC-GAN样本构建、风电机组轴承振动信号样本生成和各场景下风电机组轴承故障诊断等步骤：解决了基于振动信号的风机故障诊断存在的振动信号噪声干扰复杂、故障样本少且类别间样本数非平衡等问题，提高了小样本非平衡场景下故障识别准确率，能够在高噪声干扰、样本数量不足及不同类型样本训练集规模非平衡等复杂场景下具有较好的故障识别准确率，具有科学合理，适应性强，实用价值高，可为风机研发、风电场运行维护、风机研究等相关人员提供参考。

公开(公告)号：CN110567720B

公开(公告)日：2020-12-18

申请号：CN201910727433.X

申请日：2019-08-07

Applicant: 东北电力大学

Inventor： 黄南天 ,  杨学航 ,  蔡国伟 ,  宋星 ,  王文婷 ,  陈庆珠 ,  赵文广 ,  刘宇航 ,  刘德宝 ,  包佳瑞琦 ,  张祎祺 ,  吴银银

IPC: G01M13/045 ,  G01M13/04 ,  G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明是一种非平衡小样本场景下风机轴承故障深度对抗诊断方法，其特点是，包括风电机组轴承振动信号采集、改进AC‑GAN模型构建、改进AC‑GAN样本构建、风电机组轴承振动信号样本生成和各场景下风电机组轴承故障诊断步骤：解决了基于振动信号的风机故障诊断存在的振动信号噪声干扰复杂、故障样本少且类别间样本数非平衡等问题，提高了小样本非平衡场景下故障识别准确率，能够在高噪声干扰、样本数量不足及不同类型样本训练集规模非平衡等复杂场景下具有较好的故障识别准确率，具有科学合理，适应性强，实用价值高，可为风机研发、风电场运行维护、风机研究等相关人员提供参考。