技术编号：24184694
提示：您尚未登录，请点 登 陆 后下载，如果您还没有账户请点 注 册 ，登陆完成后，请刷新本页查看技术详细信息。.本发明涉及一种基于双向长短时神经网络自动编码机的风电齿轮箱状态监测方法。背景技术.随着信息融合技术的快速发展，现代机电系统通过安装多类型传感器、智能仪表等设备，可以实现了对运行状态、过程的实时监测和健康评估。随着机器学习和深度学习技术的快速发展，数据驱动模型成为机电设备尤其是风电齿轮箱故障检测的有效方法。考虑到风电齿轮箱运行过程中采集的数据是多维时序数据，因此基于多维时序数据对风电齿轮箱进行状态监测和故障诊断变得十分重要。然而，多维时序数据的处理和分析是存在较大难度：首先，数据的不同维度之...
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