技术特征：
技术总结
本发明提出一种基于稀疏局部嵌入深度卷积网络的故障诊断方法，包括：风机数据选择及预处理；训练稀疏局部嵌入深度卷积网络的前两层，得到稀疏系数矩阵和前两层网络的输出矩阵；在输出层中，对前两层网络的输出矩阵进行池化处理，并输出故障特征；训练支持向量机分类器，对故障特征进行分类，输出为故障的原因及程度；根据每一个采样时刻的输入数据，进行在线故障诊断。本发明方法能够检测出风机故障的程度和原因，提高风机运行的安全性、可靠性。网络前两层采用稀疏局部嵌入方法代替了卷积核，对输入数据进行特征选择，避免了复杂的训练和调参过程，另外采用空间金字塔最大池化作为网络的输出层，减少了网络的输出维数和分类器的计算量。
技术研发人员：李益国;刘旭婷;刘西陲;沈炯;吴啸;张俊礼
受保护的技术使用者：东南大学
技术研发日：2018.04.09
技术公布日：2018.08.28