【摘 要】
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风能作为一种绿色能源在我国能源结构中发挥着越来越重要的作用；风电机组的滚动轴承作为传动系统的重要组成部分，是其主要故障部件之一；随着风电规模的不断增长，及时地发现风电机
【机 构】
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华北电力大学控制与计算机工程学院,浙江大学电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51407076);河北省自然科学基金(F2014502050);河北省高等学校科学研究项目(Z2013007);中央高校基本科研业务费专项资金资助(2015ZD28)
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风能作为一种绿色能源在我国能源结构中发挥着越来越重要的作用；风电机组的滚动轴承作为传动系统的重要组成部分，是其主要故障部件之一；随着风电规模的不断增长，及时地发现风电机组滚动轴承的故障对风电场安全稳定运行具有重要意义；针对传统回归神经网络存在的梯度消失问题，提出了利用长短时记忆神经网络对风电机组滚动轴承进行故障诊断的模型；首先，利用小波包变换对风电机组滚动轴承振动信号进行处理，提取其特征向量，将其作为长短时神经网络的输入，从而诊断出风电机组滚动轴承的3种常见故障；通过算例分析，结果表明所提出的方法能够有效
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