基于CNN-BiGRU的风机叶片故障诊断

作者：王永平; 张蕾; 张晓琳; 徐立; 韩朋; 张飞

来源：内蒙古科技大学学报, 2022, 41(02): 173-179.

DOI：10.16559/j.cnki.2095-2295.2022.02.013

• 风机叶片
• 故障检测
• 卷积神经网络
• 双向门控循环单元

提出一种深度学习检测方法CNN-BiGRU.采用CNN自适应地学习变量之间存在的关联特征，利用BiGRU对时间序列的敏感性，对风机叶片故障分类.对某风电场的SCADA数据进行增强、切片、标准化等预处理，实验结果表明：CNN-BiGRU分类模型能有效对叶片结冰故障进行准确检测，在时间效率和检测准确率方面较其他深度学习模型效果更好.

• 单位
  华北电力大学; 包头医学院; 内蒙古科技大学