基于神经网络的风电机组控制系统故障诊断研究

【摘要】： 本文在介绍神经网络故障诊断方法基本原理的基础上提出三种改进算法提高网络的收敛速度,并将遗传优化神经网络故障诊断方法成功运用于风电机组控制系统的故障诊断中。文中首先提出了神经网络训练的几种改进算法并进行仿真；然后介绍了风电机组控制系统传感器常见故障类型,将采集到的数据经归一化处理后采用神经网络进行故障诊断并进行仿真；最后在介绍遗传算法的基础上,对风电机组控制系统经常出现的六种故障用遗传算法优化的神经网络进行仿真,结果表明该算法快速有效的诊断出了各种故障类型,避免了陷入极小值；同时也有效的证明了神经网络在并行处理、联想式记忆及自组织自学习方面的优势。 【关键词】：神经网络 风电机组 控制系统 传感器故障 故障诊断
【学位授予单位】：华北电力大学（北京）
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TM315
【目录】：

• 摘要3
• ABSTRACT3-6
• 第一章 绪论6-16
• 1.1 选题背景及其意义6-7
• 1.2 控制系统故障诊断现状7-13
• 1.2.1 故障检测与诊断基本理论7-8
• 1.2.2 故障检测与诊断方法8
• 1.2.3 基于人工智能的故障诊断方法8-12
• 1.2.4 多种智能化方法结合的故障诊断方法12-13
• 1.3 基于神经网络的风电机组控制系统故障诊断13-15
• 1.3.1 风电机组控制系统故障诊断现状13-14
• 1.3.2 风电机组控制系统故障类型介绍14-15
• 1.4 本文的主要研究内容15-16
• 第二章 神经网络在故障诊断中的应用及仿真16-33
• 2.1 引言16-17
• 2.2 基于神经网络的故障诊断方法17-27
• 2.2.1 神经网络故障诊断方法流程17
• 2.2.2 神经网络故障诊断的BP网络模型及算法17-23
• 2.2.3 BP神经网络训练的改进算法23-27
• 2.2.4 神经网络故障诊断的优势及难点27
• 2.3 BP神经网络用于故障诊断的仿真27-31
• 2.3.1 BP神经网络弹性梯度改进方法的仿真28-29
• 2.3.2 BP神经网络附加动量改进方法的仿真29-30
• 2.3.3 BP神经网络自适应调整参数改进方法的仿真30-31
• 2.4 本章小结31-33
• 第三章 风电机组控制系统传感器故障诊断及仿真33-45
• 3.1 引言33
• 3.2 风电机组控制系统传感器故障模型的建立33-35
• 3.2.1 传感器故障数学模型33-34
• 3.2.2 风电机组控制系统传感器故障仿真设计34-35
• 3.3 风电机组控制系统传感器故障诊断35-37
• 3.3.1 风电机组控制系统传感器故障描述35-36
• 3.3.2 风电机组控制系统传感器故障诊断数据的采集36-37
• 3.4 风电机组控制系统传感器故障诊断的仿真结果37-43
• 3.5 本章小结43-45
• 第四章 风电机组控制系统故障诊断及仿真45-59
• 4.1 引言45
• 4.2 基于BP神经网络的风电机组控制系统的故障诊断45-47
• 4.2.1 风电机组控制系统故障特征向量的选取45-46
• 4.2.2 风电机组控制系统故障样本数据的采集46-47
• 4.3 基于遗传算法的神经网络优化算法47-50
• 4.3.1 遗传算法简介47-48
• 4.3.2 遗传算法工具箱48-49
• 4.3.3 遗传算法优化神网络权值的学习过程49-50
• 4.4 基于遗传算法优化的神经网络故障诊断仿真50-58
• 4.5 本章小结58-59
• 第五章 结论和展望59-60
• 参考文献60-66
• 致谢66-67
• 在学期间发表的学术论文和参加科研情况67

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