补偿模糊神经网络在风电机组齿轮箱故障诊断上的应用

【摘要】：风电机组齿轮箱的工作条件复杂,所处自然环境恶劣,发生故障的类型种类众多,为了能够实现准确有效的故障分类,采用基于补偿模糊神经网络的风电机组齿轮箱故障分类方法,结合模糊系统较强的知识抽取表达能力与神经网络强大的自学习自适应性能力,提出一种动态调整学习步长的机制。实验分析结果表明所提出的方法适用于齿轮箱故障诊断问题,可有效加快学习和迭代速度,提高迭代精度。 【作者单位】： 武汉市第六中学高三(7)班;
【关键词】： 风电机组齿轮箱故障诊断 补偿模糊神经网络 动态调整学习步长
【分类号】：TM315;TP183
【正文快照】： 风力发电机组中的齿轮箱是一个非常重要的机械零部件,随着机组单机容量的不断增加,齿轮箱的受力状况变得越来越复杂,加之齿轮箱的运行环境比较恶劣等等一些不确定的内因及外因,造成齿轮箱的发生故障的概率大大增加。风力发电机组中半数以上的故障来源于齿轮箱。齿轮箱安装在狭

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