基于迁移学习的风电机组轴承故障诊断研究

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DOI:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2022-0085 文章编号:0254-0096(2023)06-0367-07

摘 要:针对风电机组运行工况复杂,实际采集的振动信号存在分布差异,导致故障诊断模型的分类效果偏低问题,提出一种具有多核领域适应(MKDA)的多尺度卷积神经网络(MSCNN)风电机组轴承故障诊断研究方法(MKDA-MSCNN)。(剩余10165字)

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