【摘 要】
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风能作为清洁能源,近年来发展十分迅速,随着大规模风电机组的投入运行,其运行故障出现次数也随之增多。主轴承故障是风电机组中维修成本最高的故障之一,对其作出快速精准地诊断是提高风电场经济效益的有效措施。但主轴承故障数量在风电机组的各种故障中占比较低,存在严重的数据不平衡问题,给运用数据挖掘方法判断故障类型带来很大困难。以生成对抗网络（GAN）为基准的数据增强方法在目前表现出了强大的数据生成能力,通过博
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风能作为清洁能源,近年来发展十分迅速,随着大规模风电机组的投入运行,其运行故障出现次数也随之增多。主轴承故障是风电机组中维修成本最高的故障之一,对其作出快速精准地诊断是提高风电场经济效益的有效措施。但主轴承故障数量在风电机组的各种故障中占比较低,存在严重的数据不平衡问题,给运用数据挖掘方法判断故障类型带来很大困难。以生成对抗网络（GAN）为基准的数据增强方法在目前表现出了强大的数据生成能力,通过博弈训练的方式学习原始样本的分布特征并生成以假乱真的新样本。本文基于GAN实现了风电机组主轴承故障的振动信号数据的增强网络,主要研究工作如下:（1）通过对辅助分类生成对抗网络（ACGAN）的适应性进行改进,提出了一种基于一维深度卷积的改进ACGAN数据增强框架。在该框架中引入梯度惩罚,以提高其训练过程中的稳定性;在判别器网络中引入池化层,以提升其在多分类故障场景下提取数据特征的能力。仿真结果表明,所提出的改进ACGAN框架能够实现对风电机组主轴承故障样本分布特征的有效学习,相对于原框架训练过程更加稳定,生成数据的质量有所提高。使用生成数据对原始不平衡样本集进行增强,有效提高了风电机组主轴承故障诊断精度。（2）考虑到风电机组主轴承故障的振动信号具有时序特征,为更好的适应时序信息,在改进ACGAN数据增强框架的基础上,提出了一种改进LSTMACGAN数据增强框架。在判别器网络中采用深度卷积神经网络（DCNN）和长短期记忆网络（LSTM）的组合结构,利用DCNN提取故障特征信息,再结合LSTM能够有效对时序信息建模的能力学习故障特征。仿真结果表明,与改进ACGAN框架相比,在模型训练过程中,收敛速度加快;判别器的分类能力与生成器的生成能力得到进一步提升;在训练集规模不断减小的小样本场景下,生成器的生成能力表现更佳,能够有效改善因训练样本不足造成生成数据质量下降的问题。改进LSTM-ACGAN进一步提高了风电机组主轴承故障诊断精度。
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