基于粒子群优化BP神经网络的风电机组齿轮箱故障诊断方法
基于粒子群优化BP神经网络的风电机组齿轮箱故障诊断方法【摘要】:提出了一种基于粒子群优化BP神经网络风电机组齿轮箱故障诊断方法。粒子群算法不需要计算梯度,可以兼顾全局寻优和局部寻优
【关键词】: 风电机组 齿轮箱 故障诊断 粒子群优化算法 BP神经网络 故障特征
【基金】:国家高技术研究发展(863)计划项目(2007AA05Z428)
【分类号】:TM315
【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%[1],除了风电接入系统不具备条件外,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,按照
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