典型文献
基于关联分析的生成式对抗神经网络的风电机组故障诊断研究
文献摘要：
由于风机在实际生产过程中受环境因素影响较大,导致风机故障数据匮乏,数据库不充足,给风机工作过程中的状态监控、风机故障预测和诊断带来很大困难.首先,利用数据关联分析法对不同位置、不同环境条件下的风机故障数据进行特征值的提取,将带有特征值的少量历史故障数据带入到生成式对抗神经网络中;其次,利用生成式对抗神经网络对少量历史故障数据进行扩充,训练神经网络;最后,神经网络训练完成后,当实时风机状态数据输入到网络中时,即可分析出风机的实时状态,达到提高风机状态监控和故障预测的精确度,提高了准确性.
文献关键词：
关联分析;生成式对抗神经网络;故障预测
中图分类号：
作者姓名：
于浩;张东;方文墨;孙明;孙志强;宁兆秋;白佳庆;崔馨元
作者机构：
沈阳工程学院电力学院,辽宁 沈阳 110136;沈阳工程学院新能源学院,辽宁 沈阳 110136;沈阳飞机工业(集团)有限公司,辽宁 沈阳 110034
文献出处：
引用格式：
[1]于浩;张东;方文墨;孙明;孙志强;宁兆秋;白佳庆;崔馨元-.基于关联分析的生成式对抗神经网络的风电机组故障诊断研究)[J].沈阳工程学院学报（自然科学版）,2022(04):1-6
A类：
B类：
生成式对抗神经网络,风电机组,诊断研究,风机故障,故障数据,数据匮乏,机工,状态监控,故障预测,断带,数据关联,关联分析法,不同位置,不同环境,带入,神经网络训练,时风,机状态,状态数据,中时,实时状态
AB值：
0.258338
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