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摘要 風(fēng)力發(fā)電機組運行工況復(fù)雜多變,振動信號呈非平穩(wěn)性和復(fù)雜性等特點,不同負載下信號能量分布差異
較大,傳統(tǒng)的時、頻域特征參數(shù)不具縱向可比性,無法判別振動變化來自設(shè)備故障還是負載變化。針對以上特點,選
擇受機組工況變化影響較小的信息熵作為信號特征參數(shù)提取,通過描述信號總體統(tǒng)計特性判斷設(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)識別模型。利用新樣本驗證,結(jié)果與實際情況吻合得很好,表明該方法對風(fēng)力發(fā)電機齒輪故障診斷的有效
性和實用性。
較大,傳統(tǒng)的時、頻域特征參數(shù)不具縱向可比性,無法判別振動變化來自設(shè)備故障還是負載變化。針對以上特點,選
擇受機組工況變化影響較小的信息熵作為信號特征參數(shù)提取,通過描述信號總體統(tǒng)計特性判斷設(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)識別模型。利用新樣本驗證,結(jié)果與實際情況吻合得很好,表明該方法對風(fēng)力發(fā)電機齒輪故障診斷的有效
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