发明专利已授权

一种基于小波包分解和卷积神经网络的风电机组齿轮箱故障诊断方法

📄 申请号：CN202010216372.3 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2020-03-25

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G01M13_021

IPC 分类号

G01M13_021 , G01M13_028 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

齿轮箱故障诊断信号处理深度学习神经网络电机卷积神经网络齿轮箱

应用场景

风电机组状态监测, 齿轮箱故障诊断, 风电设备运维, 工业设备健康管理, 预测性维护

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摘要

一种基于小波包分解(WPD)和卷积神经网络(CNN)的风力发电齿轮箱端到端故障诊断方法，包括数据预处理、多尺度振动分解、多尺度特征提取和分类，利用WPD对振动信号进行自适应分解，然后将信号分量输入到层次结构中，利用层级结构的卷积神经网络(CNN)自适应地提取多尺度特征，有效地对故障进行分类。本发明添加的WPD层能合理地处理非线性和非平稳振动数据获取组件在多个尺度自适应特点，允许CNN提取多尺度特性；WPD层直接向分层CNN发送多尺度分量，有效提取丰富的故障信息，避免了手工特征提取导致有用信息的丢失；框架通用性好。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20211123

✅ 授权

20200915

?? 实质审查的生效：

20200821

📄 公开

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