改進CEEMDAN算法與CNN融合的深度學(xué)習(xí)系泊故障研究

摘要： 針對海上漂浮式風(fēng)力機在長期的海洋環(huán)境作用下，受到風(fēng)、浪、流等復(fù)雜載荷的影響，發(fā)生腐蝕、蠕變和失效等故障問題，基于深度學(xué)習(xí)理論，提出了一種改進的完全集合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(Improved Complete Ensemble EMD,ICEEMDAN)結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network, CNN)的故障診斷方法，用于對海上漂浮式風(fēng)力機的系泊系統(tǒng)進... （共10頁）