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文檔簡介
1、風(fēng)能作為清潔能源,正越來越受到世界各國的重視,在此背景下,風(fēng)力發(fā)電在世界范圍內(nèi)迅猛發(fā)展,并在電力系統(tǒng)中的比例越來越大。現(xiàn)有的風(fēng)電場一般都是通過定期維護(hù)和事后故障診斷來進(jìn)行風(fēng)電場的維修和維護(hù)的,這增加了風(fēng)機(jī)的停機(jī)時間,降低了風(fēng)電場的經(jīng)濟(jì)效益。提出基于預(yù)測的事前故障監(jiān)測與診斷的狀態(tài)檢修方法,可以有效解決以上問題。
本文針對風(fēng)機(jī)最重要的部件之一齒輪箱,建立了基于預(yù)測的風(fēng)機(jī)齒輪箱狀態(tài)監(jiān)測模型。首先針對齒輪箱溫度預(yù)測模型輸入變量選擇問題
2、,將正交最小二乘法應(yīng)用于輸入變量的選擇,并將其與相關(guān)系數(shù)法、經(jīng)驗選取法進(jìn)行對比分析,證實了正交最小二乘法選擇輸入變量的有效性。在此基礎(chǔ)上,提出了改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)齒輪箱溫度預(yù)測模型,通過與傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型對比分析證明,該模型的預(yù)測誤差更小,穩(wěn)定性更強(qiáng)。最后,將遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與殘差統(tǒng)計分析方法相結(jié)合,通過編程形成了滿足一定功能的基于預(yù)測的齒輪箱狀態(tài)監(jiān)測模型,分析了該模型的運(yùn)行機(jī)理與運(yùn)行過程,確定了運(yùn)行過程中的重要參數(shù),并介紹了該模
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