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基于遗传算法与BP神经网的风力发电机齿轮箱故障诊断研究
  • ISSN号:1003-9171
  • 期刊名称:华北电力技术
  • 时间:0
  • 页码:6-10
  • 语言:中文
  • 分类:TM315[电气工程—电机]
  • 作者机构:[1]新疆大学电气工程学院,新疆乌鲁木齐830046
  • 相关基金:国家自然科学基金项目编号:50767003自治区教育厅科研资助项目编号:XJEDU2007105
  • 相关项目:风力发电机系统智能故障诊断技术研究
中文摘要:

为研究风力发电机组齿轮箱故障的诊断方法,提高其工作的可靠性,将BP算法寻优具有精确性与遗传算法全局寻优的优点相结合,提出一种新的BP神经网训练算法。通过算法比较和实例分析表明,该算法在风力发电机组齿轮箱故障诊断领域具有良好的实用性。

英文摘要:

To study the fault diagnosis and increase the work reliability of the gear box of wind turbine, a combining algorithm for neural network training is formed by combining BP algorithm and genetic algorithm in the process of fault diagnosis of gear box. According to the characteristics of genetic algorithm and BP algorithm, we have firstly brought forward a new algorithm for fault diagnosis to combine the genetic algorithm with BP neural network. The experiment results prove that this algorithm is practical in the field of faults diagnosis by comparing the two algorithms and analyzing the results of real examples.

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期刊信息
  • 《华北电力技术》
  • 主管单位:国家电网公司
  • 主办单位:华北电网有限公司 华北电力科学研究院有限责任公司
  • 主编:杜秋平
  • 地址:北京复兴门外地藏庵南巷1号
  • 邮编:100045
  • 邮箱:hbdljs@sohu.com
  • 电话:010-88071777
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-9171
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2911/TM
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 全国中文核心期刊,电力部优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:8506