基于DHNN的风电机组齿轮箱故障诊断

【摘要】：运用具有联想记忆功能的离散Hopfield神经网络(DHNN)对风电机组齿轮箱的故障进行诊断,选用时域和频域的5个故障特征指标作为评价因子,利用MATLAB工具箱建立一个可以对风电机组齿轮箱的3种故障进行诊断的DHNN模型,并将该模型用于北方某风电场的实测数据的故障诊断,验证模型的泛化能力.仿真结果表明,DHNN的诊断结果准确率高、收敛速度快,具有很好的实用性. 【作者单位】： 渤海大学工学院;
【关键词】： 离散Hopfield神经网络 齿轮箱 故障诊断 泛化能力
【基金】：国家自然科学基金项目(61401044)
【分类号】：TP183;TM614
【正文快照】： 风力发电技术是绿色能源领域中发展最快的技术手段之一,齿轮箱是风力发电机组的重要组成部件,由于其安装空间狭小,又位于高空塔顶作业,所以极易发生故障.导致风电机组齿轮箱出现故障的原因较多,故障评价指标与齿轮箱工作状态之间呈现复杂的非线性关系,传统方法很难给出准确、

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