| 基于信息熵神经网络的风力发电机故障诊断方法研究 |
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| 引用本文： | 张来斌,崔厚玺,王朝晖,段礼祥. 基于信息熵神经网络的风力发电机故障诊断方法研究[J]. 机械强度, 2009, 31(1) |
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| 作者姓名： | 张来斌 崔厚玺 王朝晖 段礼祥 |
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| 作者单位： | 中国石油大学,北京,机电工程学院,北京昌平,102249;中国石油大学,北京,机电工程学院,北京昌平,102249;中国石油大学,北京,机电工程学院,北京昌平,102249;中国石油大学,北京,机电工程学院,北京昌平,102249 |
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| 基金项目： | 教育部新世纪优秀人才支持计划，中国石油天然气集团公司创新基金 |
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| 摘 要： | 风力发电机组运行工况复杂多变,振动信号呈非平稳性和复杂性等特点,不同负载下信号能量分布差异较大,传统的时、频域特征参数不具纵向可比性,无法判别振动变化来自设备故障还是负载变化.针对以上特点,选择受机组工况变化影响较小的信息熵作为信号特征参数提取,通过描述信号总体统计特性判断设备状态,将齿轮各典型状态模式下的振动特征信息熵值作为网络的输入样本,通过训练前向传播back propagation(BP)神经网络,建立齿轮状态识别模型.利用新样本验证,结果与实际情况吻合得很好,表明该方法对风力发电机齿轮故障诊断的有效性和实用性.
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| 关 键 词： | 信息熵 神经网络 风力发电机 故障诊断 |
FAULT DIAGNOSIS OF WIND TURBINE BASED ON INFORMATION ENTROPY AND NEURAL NETWORK |
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| ZHANG LaiBin,CUI HouXi,WANG ZhaoHui,DUAN LiXiang. FAULT DIAGNOSIS OF WIND TURBINE BASED ON INFORMATION ENTROPY AND NEURAL NETWORK[J]. Journal of Mechanical Strength, 2009, 31(1) |
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| Authors: | ZHANG LaiBin CUI HouXi WANG ZhaoHui DUAN LiXiang |
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| Abstract: | Because of the complex working condition of the wind turbine and the non-stationarity and complexity of the signal,the difference of the spectrum energy distribution under different loads is remarkable,which causes that there is no comparability between the extracted conventional characteristic parameters,and the change of vibration can not be discerned as a result of the loads or the failure.According to the above character,the information entropy, which outlines the overall statistical characteristic of t... |
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| Keywords: | Information entropy Neural network Wind turbine Fault diagnosis |
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