SOM神经网络在风力发电机组故障诊断中的应用

风力发电正在电力行业中占有越来越重要的位置。然而因为所处的环境条件恶劣,风力发电机经常容易发生故障。传统的状态监测与故障诊断方法较为费时费力,又因为无法采集到所有的故障信息,所以BP神经网络无法做出正确诊断。因此,将SOM神经网络应用于风力发电机组的振动故障诊断中。用正常运行的样本数据对网络进行训练,根据检测样本输出神经元在输出层的位置对是否发生故障进行判断。经实例分析证明,该方法可对风电机组的故障进行有效诊断。