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摘要 風(fēng)力發(fā)電機(jī)組運(yùn)行工況復(fù)雜多變,振動(dòng)信號(hào)呈非平穩(wěn)性和復(fù)雜性等特點(diǎn),不同負(fù)載下信號(hào)能量分布差異
較大,傳統(tǒng)的時(shí)、頻域特征參數(shù)不具縱向可比性,無法判別振動(dòng)變化來自設(shè)備故障還是負(fù)載變化。針對(duì)以上特點(diǎn),選
擇受機(jī)組工況變化影響較小的信息熵作為信號(hào)特征參數(shù)提取,通過描述信號(hào)總體統(tǒng)計(jì)特性判斷設(shè)備狀態(tài),將齒輪各
典型狀態(tài)模式下的振動(dòng)特征信息熵值作為網(wǎng)絡(luò)的輸入樣本,通過訓(xùn)練前向傳播back propagation (BP) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò), 建立
齒輪狀態(tài)識(shí)別模型。利用新樣本驗(yàn)證,結(jié)果與實(shí)際情況吻合得很好,表明該方法對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪故障診斷的有效
性和實(shí)用性。
較大,傳統(tǒng)的時(shí)、頻域特征參數(shù)不具縱向可比性,無法判別振動(dòng)變化來自設(shè)備故障還是負(fù)載變化。針對(duì)以上特點(diǎn),選
擇受機(jī)組工況變化影響較小的信息熵作為信號(hào)特征參數(shù)提取,通過描述信號(hào)總體統(tǒng)計(jì)特性判斷設(shè)備狀態(tài),將齒輪各
典型狀態(tài)模式下的振動(dòng)特征信息熵值作為網(wǎng)絡(luò)的輸入樣本,通過訓(xùn)練前向傳播back propagation (BP) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò), 建立
齒輪狀態(tài)識(shí)別模型。利用新樣本驗(yàn)證,結(jié)果與實(shí)際情況吻合得很好,表明該方法對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪故障診斷的有效
性和實(shí)用性。
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