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申请/专利权人：华北电力大学(保定)
摘要：本发明涉及风电机组故障诊断技术领域，公开了一种基于优化SEnet‑CNN的风电机组故障诊断方法。该方法包括：1收集风电机组运行数据；2使用滑动窗口对数据进行扩充；3使用tanh函数对压缩激励网络SEnet进行改进以获取更全面的数据特征，并使用改进后的SEnet调整数据中各参数的权重；4使用卷积神经网络CNN避免人为操作直接学习数据中的故障特征，同时在CNN中引入全局最大池化层提高网络的稀疏程度；5使用全连接层输出诊断结果。在本发明所述的方法中，通过深度学习和优化算法的结合，实现了高效、准确的故障诊断，为风力发电行业的发展和运营提供了重要技术支持。
主权项：1.一种基于优化SEnet-CNN的风电机组故障诊断方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：1收集风电机组运行数据；2使用滑动窗口对数据进行扩充；3使用tanh函数对压缩激励网络SEnet进行改进以获取更全面的数据特征，并使用改进后的SEnet调整数据中各参数的权重；4使用卷积神经网络CNN避免人为操作直接学习数据中的故障特征，同时在CNN中引入全局最大池化层提高网络的稀疏程度；5使用全连接层输出诊断结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华北电力大学(保定) 基于优化SEnet-CNN的风电机组故障诊断方法
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