改进灰色Elman神经网络的风电机组振动特征预测

【摘要】：提出一种改进的灰色模型与神经网络相结合的预测方法,并首次在风电机组状态预测中应用。该预测方法利用Elman神经网络辅助灰色模型,其中灰色模型进行粗预测,神经网络模型对其修正,然后利用马尔可夫法和等维新息的思想对灰色模型进行改进,最终得到精度更高的灰色神经网络模型。利用某风电场实际振动数据,对灰色模型、改进灰色模型、灰色神经网络、改进灰色神经网络等4种方法进行对比。结果表明,改进的灰色神经网络预测精度最高,证实了所提方法准确有效,为风电机组的预知性维修提供了新思路。 【作者单位】： 山西大学;中电投山西新能源有限公司;
【关键词】： 灰色理论 Elman神经网络 风电机组 振动预测
【基金】：山西省科技重大专项(20111101048)
【分类号】：TM315
【正文快照】： 0前言基于振动信号对风电机组进行状态趋势预测,实现由定期维修向不定期预知性维修转变,对于风机安全运行、避免事故发生具有重大意义。状态趋势预测的研究方法主要有回归预测、时间序列预测、模糊预测、专家系统预测、灰色预测、神经网络等[1]~[7]。回归预测和时间序列预测要

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