风力机故障诊断神经网络特诊参数确定方法的介绍
随着风电行业的不断发展,风力发电机组故障诊断系统的建立一直是一个重要的课题,而故障诊断模块化、智能化也已成为一种趋势.小波神经网络,作为实现智能故障诊断的一种手段,也正日益受到人们的重视.本文首先对小波神经网络进行了简单的介绍,并且对风力发电机组故障诊断神经网络系统输入层特征参数的选择进行了研究.本文着重对齿轮箱、转子、叶片这三个独具代表性的部件的一般故障类型和其产生的机理进行了分析,并在此基础上分别提出了其输入层特征参数确定方法.为风力机故障诊断系统的建立提供一定的参考.
风电机组 故障诊断 神经网络 参数提取
曹婷 郑源
河海大学能源与电气学院,江苏南京 211100
国内会议
杭州
中文
1-6
2013-10-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）