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本发明公开了一种基于混合神经网络的风力发电机故障识别方法，具体包括采集齿轮箱时域波形数据，建立原始样本数据，并为数据打标签；提取波形数据中振幅的最小值、振动速度和峭度指标作为特征；将提取的故障和正常特征值输入到混合网络1D‑CNN_Bi‑GRU中，混合网络串联了1D‑CNN和Bi‑GRU，首先利用1D‑CNN作为初级网络提取序列局部特征，然后将1D‑CNN的输出作为Bi‑GRU的输入，利用Bi‑GRU的特性，同时获得正向来自过去和反向的来自未来的累积依赖信息，进一步提取序列的长期依赖特征来进行故
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113339204 B
(45)授权公告日 2022.05.03
(21)申请号 202110488921.7 G06N 3/08 (2006.01)
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