北票風(fēng)電場(chǎng)發(fā)電機(jī)組的齒輪箱故障診斷研究.pdf

1、齒輪箱是風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的重要組成部分,如何及早發(fā)現(xiàn)并診斷齒輪的故障,對(duì)維護(hù)系統(tǒng)正常運(yùn)行,經(jīng)濟(jì)合理地安排維修設(shè)備時(shí)間,減少設(shè)備故障發(fā)生,避免重大人身傷亡事故有著十分重要的意義。故障診斷方法很多,諸如:傳統(tǒng)故障診斷、數(shù)學(xué)故障診斷、智能故障診斷方法(模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專(zhuān)家系統(tǒng))等。通過(guò)綜合比較,本文提出了基于遺傳算法(GA)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(FNN),并通過(guò)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架下引入模糊規(guī)則,從而使網(wǎng)絡(luò)權(quán)值有明顯意義,并且保留神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)機(jī)制。

2、使用遺傳算法在搜索解的過(guò)程中,能夠達(dá)到最佳收斂,優(yōu)化全局。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練之前,引入GA對(duì)染色體的交叉、變異運(yùn)算尋找BP網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)初始權(quán)值,訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)時(shí)再次引入GA優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)參數(shù),可以有效避免網(wǎng)絡(luò)收斂過(guò)早。本文針對(duì)權(quán)值的學(xué)習(xí)采用進(jìn)化算法,避免了原有BP算法容易陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn)。本文首先使用了模糊規(guī)則專(zhuān)家系統(tǒng),對(duì)齒輪箱進(jìn)行故障診斷,得出診斷結(jié)果,本文分析了這種方法在故障診斷中具有實(shí)用性,同時(shí)也存在很大的局限性.由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力,被廣