公开(公告)号：CN114167281A

公开(公告)日：2022-03-11

申请号：CN202111359875.7

申请日：2021-11-17

Applicant: 龙源电力集团(上海)风力发电有限公司 ,  上海交通大学 ,  上海博英信息科技有限公司

Inventor： 俞勤新 ,  杨晓峰 ,  樊永 ,  缪京东 ,  王承民 ,  刘涌 ,  袁秋实 ,  杨宏宇

IPC: G01R31/34

Abstract: 发电机组运行状态决定着电网安全、稳定运行的关键，而风力发电机定子对电力系统的稳定性有着重要影响。针对以上问题，本发明提出一种初始网与膨胀卷积相融合的初始膨胀卷积神经网络(IDCNN)针对其的故障诊断研究方法。该方法首先构建初始膨胀卷积层以扩大感受野来使学习到的故障特征更加丰富。随后为了方便信号输入信息丰富，将采用将一维原始信号序列转化为二维矩阵的预处理方法。最终将生成的二维信号输入到IDCNN中进行模型训练，并用测试数据对模型进行评估。提出的IDCNN方法在风力发电机定子故障诊断中精度高，在对比结果中该文提出方法的诊断精度要高于传统的深度学习方法。