基于連續(xù)小波分析與深度可分離卷積的水電機(jī)組工況識別
摘要: 為快速、準(zhǔn)確地判定水電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài),提出了一種基于連續(xù)小波分析與深度可分離卷積相結(jié)合的工況識別方法。該方法首先采集水電機(jī)組不同運(yùn)行工況下的振動信號,通過連續(xù)小波變換對其進(jìn)行解析,并獲取其多尺度時頻聯(lián)合分布信息。隨后,對時頻信息進(jìn)行了數(shù)據(jù)歸一化、幾何尺寸變換和格式轉(zhuǎn)換等一系列處理,將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字圖像形式。最后,構(gòu)建了深度可分離卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,依據(jù)數(shù)字圖像信息對模型進(jìn)行參數(shù)訓(xùn)練,... (共5頁)
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