结合C-均值聚类的自适应共振神经网络在风电机组齿轮箱故障诊断中的应用

【摘要】：提出了一种结合C-均值聚类的自适应共振(Adaptive Resonance Theory 2,ART2)神经网络无监督学习分类方法,用于风电机组齿轮箱设备群的故障诊断.利用某风电场齿轮箱运行数据,采用ART2神经网络对样本数据进行初步分类,再采用C-均值聚类算法对神经网络分类结果进行修正,得到最终诊断结果,并与ART2神经网络分类结果进行了比较.结果表明:所提出的方法解决了原始神经网络算法存在"硬竞争"导致分类精度下降的问题,准确度高于传统的ART2神经网络,可以准确识别出故障齿轮箱. 【作者单位】： 华北电力大学能源动力与机械工程学院;
【关键词】： 风电机组齿轮箱 自适应共振神经网络 C-均值聚类 无监督学习 故障诊断
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51305135) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2014XS15) 中国华能集团公司科技资助项目(HNKJ13-H20-05)
【分类号】：TH165.3;TM614
【正文快照】： 齿轮箱是风电机组传动链的关键设备,由于风电机组运行环境恶劣,工况复杂多变,导致齿轮箱故障频繁发生,不仅事后维修工作难度大,而且费用高.因此,对风电机组齿轮箱(以下简称风电齿轮箱)进行有效的状态监测,保障风电齿轮箱运行的安全可靠性具有重要意义.国内外有关风电齿轮箱状

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