10.3969/j.issn.1004-7018.2013.05.002
风力发电机故障诊断的优化算法研究
为提高风力发电机故障诊断的可靠性,结合小波变换,提出一种遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的综合优化算法.利用单子带重构改进小波变换方法对风力发电机的定子电流信号进行分解与重构,提取准确的特征量;通过遗传算法的选择、交叉、变异等操作和全局寻优特性获取稳定的权值和阈值,赋值于BP网络作为初始值;借助BP网络的自学习、寻优具有精确性等特性不断训练网络;最后以BP神经网络的非线性映射能力完成对风力发电机的故障诊断.算法对比和实例分析表明,该算法对风力发电机的故障诊断有良好的实用性.
风力发电机、BP神经网络、遗传算法、故障诊断、单子带重构、小波变换
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TM315(电机)
国家自然科学基金项目60904078;广东省教育厅专项重点实验室项目IDSYS200701;广东高校优秀青年创新人才培养计划项目2012LYM_0052;广州市科技攻关项目11A52081158;广东省省部产学研2011B090400046
2013-07-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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