基于LM算法建立风电机组神经网络故障预警诊断模型

【摘要】：基于人工神经网络LM算法,建立了风力发电机组故障预警诊断模型。神经网络LM算法是一种BP的改进算法,但同时也存在易陷入局部极小的问题,对此采用施加动量使其跳出局部极小的方法,取得了良好的效果。应用Matcom工具实现VC++与Matlab软件混合编程的方法,解决了算法程序化过程中遇到的复杂矩阵运算问题,提高了算法性能。将改进后的算法用于结构为15-22-4的风电机组故障预警诊断模型训练和检验,结果证明网络收敛性能良好。该算法模型已嵌入风电机组故障预警诊断软件中。 【作者单位】： 西安交通大学能源与动力工程学院;西安交通大学电子与信息工程学院;
【关键词】： 风力发电 LM算法 局部极小 故障预警诊断 模型 Matcom软件
【基金】：陕西省自然科学研究计划项目(2007E236)
【分类号】：TM614
【正文快照】： 随着能源危机的加重和对节能减排的重视,风力发电作为一种新能源越来越受到重视,我国的风力发电也进入一个高速增长的阶段[1]。目前,风电机组的维护主要采用传统的计划维修与故障维修的方式,这些方式都无法全面及时地了解机组的运行状态,并且由于准备不充分,也会造成维修耗时

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