基于VGG网络的发电机定转子智能诊断算法

作者：李诚; 刘昊; 蒋希峰; 吴军法; 韩文刚; 高建国

来源：电子科技, 2021, 34(11): 62-66.

DOI：10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2021.11.010

• 定转子
• 卷积神经网络
• 诊断
• 缺陷
• Alex网络
• 发电机
• 缺陷识别
• 在线实时监测

针对发电机定转子潜在缺陷严重影响机组运行安全稳定性的问题,文中提出了基于VGG网络的发电机定转子智能诊断算法。相比于Alex网络,VGG网络采用多个堆叠的小尺寸卷积滤波器代替大尺寸滤波器,减少了算法参数规模,加深了网络结构深度。文中所提算法包括离线训练和在线监测两部分,前者通过本地服务器发电机定转子历史图像进行学习训练,获得满足精度要求的VGG网络模型;后者利用训练好的VGG网络模型,实现发电机定转子的在线实时监测。通过仿真实验表明,相比于Alex网络,文中所提算法训练过程收敛速度更快,计算误差更小,对发电机定转子缺陷识别准确率更高。