基于連續(xù)小波分析與深度可分離卷積的水電機組工況識別

摘要： 為快速、準(zhǔn)確地判定水電機組運行狀態(tài)，提出了一種基于連續(xù)小波分析與深度可分離卷積相結(jié)合的工況識別方法。該方法首先采集水電機組不同運行工況下的振動信號，通過連續(xù)小波變換對其進行解析，并獲取其多尺度時頻聯(lián)合分布信息。隨后，對時頻信息進行了數(shù)據(jù)歸一化、幾何尺寸變換和格式轉(zhuǎn)換等一系列處理，將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字圖像形式。最后，構(gòu)建了深度可分離卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，依據(jù)數(shù)字圖像信息對模型進行參數(shù)訓(xùn)練，... （共5頁）