《表1 所有平衡点：基于卷积神经网络的燃气轮机故障诊断研究》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于卷积神经网络的燃气轮机故障诊断研究》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

因为实验时，低压压气机机匣振动比较明显，所以将低压压气机机匣所测数据作为故障诊断的数据样本。通过后期分析，实验过程中燃气轮机发生气流激振故障，并进一步引发了转子不平衡故障。将所得的振动数据分为3类:正常状态、气流激振状态、不平衡状态。每一类状态的信号长度为1024个点，试验时每类状态选用500个训练样本和100个测试样本，数据样本集见表1。