风电机组齿轮箱温度预测中输入变量的选择及仿真

【摘要】：风电机组齿轮箱温度预测中输入变量的选择直接影响预测的准确性,本文将正交最小二乘法和相关系数法用于齿轮箱输入变量的选取,采用BP神经网络,对比预测了齿轮箱温度.研究结果表明:选取的输入变量用于温度预测的均方误差、均方根误差和平均绝对百分比误差均小于相关系数法,验证了正交最小二乘法在齿轮箱温度预测输入变量选择上的有效性. 【作者单位】： 西安理工大学水利水电学院;
【关键词】： 齿轮箱温度预测 正交最小二乘法 BP神经网络 输入变量选择
【分类号】：TM315
【正文快照】： 齿轮箱温度是风力发电机组状态监测十分重要的监测项目,而齿轮箱温度预测性监测是近几年新兴的监测方法,它对齿轮箱温度监测及预警起到了更好的效果,是未来齿轮箱监测的发展趋势[1].在齿轮箱温度预测的过程中,输入变量的选择直接关系到预测的准确性.在国内外文献中,对于温度预

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