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摘 要:本发明提出一种多尺度时空卷积深度信念网络的风力发电机故障诊断方法,该方法利用SCADA多变量时间序列固有的时空相关性和交互性特性,设计具有不同卷积核结构的卷积深度信念网络以级联的方式捕获传感器变量间的时空相关性信息,同时以并行的方式在多个滤波器尺度下挖掘变量间交互互补的特征,上述技术手段融合了时空依赖性提取和多尺度特征学习方法,因此能够提取更为丰富的故障诊断信息,与传统的卷积深度信念网络模型及其变体相比,本发明能够增强分类性能,为风力发电机故障诊断领域提供了新的途径。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010197882.0 | 专利名称: | 多尺度时空卷积深度信念网络的风力发电机故障诊断方法 |
申请日: | 2020-03-19 | 申请/专利权人 | 燕山大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 河北省秦皇岛市海港区河北大街西段438号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G01R31/34搜分类 发电 电机故障诊断搜索 |
公开/公告日: | 2020-11-27 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111426950B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
解除代理委托书(需盖公章)一式两份(如专利通过代理机构申请) | 解除代理委托书(需签字)一式两份(如专利通过代理机构申请) | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
2020/11/27 | 授权 | |
2020/08/11 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G01R 31/34 专利申请号: 202010197882.0 申请日: 2020.03.19 |
2020/07/17 | 公开 |