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基于小尺度数据传输学习和卷积自编码器的风力机故障诊断( Wind turbine fault diagnosis based on transfer learning and convolutional autoencoder with small-scale data )
Y Li W Jiang G Zhang L Shu
对风力发电机组进行状态监测和故障诊断可以有效地降低故障带来的影响。然而，许多风电机组由于数据不足，无法建立故障诊断模型。类似风力发电机的运行数据通常包含一些关于故障性质的普遍性信息。为了充分利用这些有用信息，本文提出了一种基于参数的转移学习和卷积自动编码器(CAE)的风力发电机组小范围数据故障诊断方法。所提出的方法可以将知识从相似的风力机转移到目标风力机。分析了该方法的性能，并与其它转移/非转移方法进行了比较。比较结果表明，所提出的方法对于小尺度数据的风力发电机组故障诊断具有优势。
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