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摘要 風力發(fā)電機組運行工況復雜多變,振動信號呈非平穩(wěn)性和復雜性等特點,不同負載下信號能量分布差異
較大,傳統(tǒng)的時、頻域特征參數不具縱向可比性,無法判別振動變化來自設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提取,通過描述信號總體統(tǒng)計特性判斷設備狀態(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絡的輸入樣本,通過訓練前向傳播back propagation (BP) 神經網絡, 建立
齒輪狀態(tài)識別模型。利用新樣本驗證,結果與實際情況吻合得很好,表明該方法對風力發(fā)電機齒輪故障診斷的有效
性和實用性。
較大,傳統(tǒng)的時、頻域特征參數不具縱向可比性,無法判別振動變化來自設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提取,通過描述信號總體統(tǒng)計特性判斷設備狀態(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絡的輸入樣本,通過訓練前向傳播back propagation (BP) 神經網絡, 建立
齒輪狀態(tài)識別模型。利用新樣本驗證,結果與實際情況吻合得很好,表明該方法對風力發(fā)電機齒輪故障診斷的有效
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工商網監(jiān)
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