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基于信息熵神经网络的风力发电机故障诊断方法研究

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:308 | 2010-11-12

刘杰

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摘要　风力发电机组运行工况复杂多变,振动信号呈非平稳性和复杂性等特点,不同负载下信号能量分布差异
较大,传统的时、频域特征参数不具纵向可比性,无法判别振动变化来自设备故障还是负载变化。针对以上特点,选
择受机组工况变化影响较小的信息熵作为信号特征参数提取,通过描述信号总体统计特性判断设备状态,将齿轮各
典型状态模式下的振动特征信息熵值作为网络的输入样本,通过训练前向传播back propagation (BP) 神经网络, 建立
齿轮状态识别模型。利用新样本验证,结果与实际情况吻合得很好,表明该方法对风力发电机齿轮故障诊断的有效
性和实用性。
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