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作品名称：基于GAF和ResNet网络的风电机组轴承故障识别系统设计
学校名称：江苏师范大学
参赛队伍：啊对对队
参赛学生：坚通明
指导老师：张淼淼刘文艺

详细说明

随着人工智能的不断发展，风电机组数量也在不断增加，数据量也在不断增加，面对大量数据，高效的识别方法至关重要。利用格拉姆技术将一维时间序列信号编码为二维图像特征，将二维图像数据集输入到深度残差神经网络中，充分发挥 ResNet网络在特征提取和分类识别等方面的优势，实现自动特征提取与故障诊断，从而对故障类型进行良好的分类。

本系统的操作流程（如图1所示）如下：

（1）利用加速度传感器采集信号；

（2）将采集到的信号进行一定的预处理；

（3）将处理有的信号利用GAF转化成二维图像；

（4）将图像输入到ResNet网络，实现轴承故障识别。