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基于改进卷积神经网络的风电轴承故障诊断策略

常淼 沈艳霞

电力系统保护与控制2021,Vol.49Issue(6):131-137,7.
电力系统保护与控制2021,Vol.49Issue(6):131-137,7.DOI:10.19783/j.cnki.pspc.200585

基于改进卷积神经网络的风电轴承故障诊断策略

Fault diagnosis strategy of a wind power bearing based on an improved convolutional neural network

常淼 1沈艳霞1

作者信息

  • 1. 江南大学物联网技术应用教育部工程研究中心,江苏 无锡 214122
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摘要

关键词

卷积神经网络/深度学习/风电/滚动轴承/故障诊断/齿轮箱

引用本文复制引用

常淼,沈艳霞..基于改进卷积神经网络的风电轴承故障诊断策略[J].电力系统保护与控制,2021,49(6):131-137,7.

基金项目

国家自然科学基金项目资助(61573167) (61573167)

中央高校基本科研业务费专项资金资助(JUSRP51510) (JUSRP51510)

电力系统保护与控制

OA北大核心CSCDCSTPCD

1674-3415

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