文档名：ResNetLSTM并行网络转子故障迁移诊断方法
摘要：为提高小样本下的转子故障识别精度,提出了基于残差网络(ResNet)和长短期记忆网络(LSTM)的并行神经网络(RLPN)转子故障迁移诊断方法.首先,使用卷积层和池化层作为模型的前置特征提取器,提取信号的浅层特征;然后,利用ResNet模块提取转子信号的空间特征,利用LSTM模块提取转子信号的时间特征;最后将提取的时间和空间特征融合,对转子的不同工况开展迁移学习,以实现故障诊断.结果表明:该方法能够提升故障的分类性能,有效识别转子故障,诊断结果优于已有的智能故障迁移诊断方法.
作者：向玲 张兴宇 胡爱军 邴汉昆 杨鑫 Author：XIANGLing ZHANGXingyu HUAijun BINGHankun YANGXin
作者单位：华北电力大学机械工程系,河北保定071003华电电力科学研究院有限公司,杭州310030
刊名：动力工程学报 ISTICPKU
Journal：JournalOfChineseSocietyOfPowerEngineering
年，卷(期)：2023, 43(1)
分类号：TH165+.3
关键词：故障诊断 转子故障 残差网络 长短期记忆网络 并行神经网络
机标分类号：TP391.41TP183TP206+.3
在线出版日期：2023年3月15日
基金项目：国家自然科学基金，国家自然科学基金ResNet-LSTM并行网络转子故障迁移诊断方法[
期刊论文] 动力工程学报--2023, 43(1)向玲 张兴宇 胡爱军 邴汉昆 杨鑫为提高小样本下的转子故障识别精度,提出了基于残差网络(ResNet)和长短期记忆网络(LSTM)的并行神经网络(RLPN)转子故障迁移诊断方法.首先,使用卷积层和池化层作为模型的前置特征提取器,提取信号的浅层特征;然后,利用Res...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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