基于LMD-SECNN的风机变桨系统故障检测

作     者：井露茜 文传博(指导) JING Luxi;WEN Chuanbo

作者机构：上海电机学院电气学院上海201306 

出 版 物：《上海电机学院学报》 (Journal of Shanghai Dianji University)

年 卷 期：2024年第27卷第1期

页      面：13-19页

学科分类：080801[工学-电机与电器] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 

主　　题：风机变桨系统 局部均值分解 注意力机制 故障检测 

摘      要：风机变桨系统控制较为复杂,且易发生机械故障。针对振动信号比较复杂,直接利用神经网络进行学习会影响特征的提取,提出了一种以将局部均值方法及注意力机制相结合的故障诊断模型,即LMD-SECNN模型。首先利用局部均值分解法对数据进行预处理,减少噪声干扰,并最大限度保存原始信号里的故障特征;其次经过LMD处理后产生多个PF分量;最后以神经网络模型Inception v1架构为基础进行改进,增加通道注意力SEnet模块。实验结果表明:LMD-SECNN模型的准确率达到99.42%,远高于对比模型的准确率,验证了所提方法的有效性和优越性。