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利用状态监测与故障诊断能够确保风电机组运行的可靠性与安全性。为了解决风电机组故障诊断适用性差、精度低的问题,针对风电机组早期故障预警及定位工作,在传动链故障诊断中引入深度学习算法,基于监控数据采集系统提供的数据基础,结合稀疏字典对对抗变分自动编码器(AVAE)进行改进,引入非线性深度表示,以降低数据维数,进而实现对原始数据内在特征的多样化、有效提取。同时,提出了一种AVAE-SDL故障诊断模型,可以有效排除训练过程中随机噪声造成的影响,有利于从高维数据中进一步提取内在特征。案例分析结果证明,AVAE-SDL故障诊断模型能够准确检测出机组故障,不存在误报情况,可作为风电机组传动链故障诊断的可靠工具。 相似文献
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为了提高地铁列车牵引转矩控制的安全与可靠性,本文在原有的轨道交通车辆网络监测系统上引进了CANopen总线协议。本文以可编程逻辑控制器PLC的通信网络模块作为硬件基础,对CAN的通信报文进行了具体设计,实现了应用层协议CANopen的功能。根据实际运行的需求,采用了双冗余网络系统,对列车各部分模块单元进行数据交换,完善了列车自动保护系统(ATP)以及列车自动运行系统(ATO)。通过设计CANopen网络的数据接口,并对通讯特性进行分析,确定CAN接口参数,从而实现了对牵引控制效果的监测。 相似文献
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