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基于引力搜索神经网络的风电机组传动链故障识别

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 14:52:55
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基于引力搜索神经网络的风电机组传动链故障识别【摘要】:针对风电机组传动链故障识别由风电场制定合理维修策略可减少停机时间、降低维修费用问题,将引力搜索算法用于BP神经网络初始权值及阈

【摘要】:针对风电机组传动链故障识别由风电场制定合理维修策略可减少停机时间、降低维修费用问题,将引力搜索算法用于BP神经网络初始权值及阈值优化,提出基于引力搜索神经网络的风电机组传动链故障识别方法。算例结果表明,所提方法精度较BP神经网络高,能准确识别齿轮磨损、齿轮断齿、轴承松动等风电机组传动链典型故障,验证该方法的有效性。 【作者单位】: 华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室;斯莱斯克莱德大学能源与环境学院;中国大唐集团新能源股份有限公司试验研究院;
【关键词】风电机组传动链 故障识别 BP神经网络 引力搜索算法
【基金】:新能源电力系统国家重点实验室项目(LAPS13016)
【分类号】:TM315
【正文快照】: 风电机组运行条件恶劣,常受极端天气影响,机组部件会随累计运行时间增加不断老化、发生故障[1]。据统计,风电机组传动链相关故障造成停机时间最长,对电力生产影响最大[2]。及时准确识别风电机组传动链故障,对风电场制定合理维修策略至关重要,能提高机组利用率、降低风电场运营

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