基于DHNN的风电机组齿轮箱故障诊断

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【摘要】

：

运用具有联想记忆功能的离散Hopfield神经网络（DHNN）对风电机组齿轮箱的故障进行诊断,选用时域和频域的5个故障特征指标作为评价因子,利用MATLAB工具箱建立一个可以对风电机组

【作者】

：

丁硕巫庆辉张放常晓恒

【机构】

：

渤海大学工学院

【出处】

：

河南科学

【发表日期】

：

2016年6期

【关键词】

：

离散HOPFIELD神经网络齿轮箱故障诊断泛化能力 discrete Hopfield neural network gearbox fault di

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运用具有联想记忆功能的离散Hopfield神经网络（DHNN）对风电机组齿轮箱的故障进行诊断,选用时域和频域的5个故障特征指标作为评价因子,利用MATLAB工具箱建立一个可以对风电机组齿轮箱的3种故障进行诊断的DHNN模型,并将该模型用于北方某风电场的实测数据的故障诊断,验证模型的泛化能力. 仿真结果表明,DHNN的诊断结果准确率高、收敛速度快,具有很好的实用性.

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