基于回声状态神经网络风电齿轮箱故障诊断方法

发布时间：2017-12-14 19:16

  本文关键词：基于回声状态神经网络风电齿轮箱故障诊断方法

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【摘要】：增速齿轮箱是大型风力发电机组的关键部件,应采用合适的方法进行故障诊断对其运行状态进行预测。本文提出了基于小波包和回声状态神经网络的齿轮箱故障诊断方法。首先利用小波包分解风机齿轮箱的故障信号,能够得到振动信号位于不同频段的故障特征,接着对不同频段的故障特征频率做归一化处理,进而组成故障特征向量,最后将特征向量输入回声神经网络模型得到故障类型。该方法减小了传统的BP神经网络模型神经网络算法陷入局部最优解的风险,提高了网络的收敛速度。
【作者单位】： 北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(51275052) 北京市自然科学基金资助重点项目(3131002)
【分类号】：TM315;TH132.41
【正文快照】： 0引言 风电机组长期运行在室外恶劣自然环境下,故障率比常规发电机组高。据不完全统计,目前我国风电场中风电机组的平均可利用率普遍低于95%,除了风电接人系统不具备条件外,风电机组故障率高是一个主要因素。这些因素导致风电机组的维护费用成为风电场的主要运营成本,因此降

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本文编号：1289047