基于BP神经网络及Pearson相关系数的风机发电机轴承温升故障诊断研究

周致富; 罗浩然; 牟令

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基于BP神经网络及Pearson相关系数的风机发电机轴承温升故障诊断研究

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发电机轴承温升高是直驱风力发电机频发的故障,易导致风机长时间停机,维修难度大,造成设备重大损失.通过建立基于BP神经网络和Pearson相关系数的发电机轴承温升故障诊断模型,并以湖北荆门某风电场为例,试验结果表明:该方法能够较准确预测风机发电机轴承温升变化,通过将温度预测值与正常工况下的温度值进行误差对比,判断发电机是否处于正常工状,实现发电机潜在故障的预警,为风力发电机的故障诊断提供了一种切实可行的方法.

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来源
《中小企业管理与科技》 |2021年第2期|190-192|共3页
作者
周致富; 罗浩然; 牟令;
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作者单位

湖北能源集团新能源发展有限公司武汉 430077;

湖北能源集团新能源发展有限公司武汉 430077;

湖北能源集团新能源发展有限公司武汉 430077;

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正文语种 chi
中图分类风力发电机;
关键词
BP神经网络; Pearson相关系数; 故障诊断; 发电机轴承温升; 直驱风力发电机;

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