基于模糊神经算法的风电机组齿轮箱故障在线诊断

孟祥萍; 田凯乔; 王磊

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基于模糊神经算法的风电机组齿轮箱故障在线诊断

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文章提出了一种以模糊神经网络(FNN)为核心算法的风电机组齿轮箱故障在线诊断系统.该系统分为数据采集、特征提取和波形识别三部分,通过识别齿轮磨损、齿轮点浊和齿轮断齿三种重要齿轮故障的波形,不仅可以在线检测风电机组齿轮箱运行状态,而且可以对潜在故障进行预警.FNN是对模糊逻辑和神经网络优缺点进行深入分析,再将两者优点相结合的一种算法.通过对振动信号进行分析和处理,用以上三种故障波形对FNN进行训练,同时采取多振动传感器的方式,确保了振动信号的准确性.

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来源
《科技创新与应用》 |2017年第35期|3133|共2页
作者
孟祥萍; 田凯乔; 王磊;
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作者单位

长春工业大学电气与电子工程学院;

吉林长春 130012;

长春工业大学电气与电子工程学院;

吉林长春 130012;

沧州职业技术学院机械工程系;

河北沧州 061000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类齿轮及齿轮传动;
关键词
模糊神经网络; 故障预警; 在线监测; 故障波形识别;

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