【摘 要】
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齿轮箱作为风电机组重要的传动部件,故障发生率较高,对其进行故障诊断具有十分重要的意义.针对BP神经网络在风电机组齿轮箱故障诊断过程中,存在收敛速度慢、易陷入局部极值点
【机 构】
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湖南工程学院电气信息学院,湖南省风电装备与电能变换协同创新中心,湖南工程学院计算机与通信学院
【基金项目】
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湖南省教育厅科学研究项目(16K024,17A048);湖南省自然科学联合基金项目(2018JJ4043,2019JJ50106)
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齿轮箱作为风电机组重要的传动部件,故障发生率较高,对其进行故障诊断具有十分重要的意义.针对BP神经网络在风电机组齿轮箱故障诊断过程中,存在收敛速度慢、易陷入局部极值点、学习效率低的问题,本文利用PSO算法优良的全局搜索能力对BP神经网络进行优化和训练,在一定程度上提高了BP神经网络的收敛速度和稳定性,并将优化后的BP神经网络用于风电机组齿轮箱故障诊断.实验结果表明,经PSO优化的BP神经网络能够准确、有效地识别风电机组齿轮箱故障类型.
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