基于小波包和改进BP网络的风电机组滚动轴承故障诊断

【摘要】：针对风电机组存在大量暂态和非稳态信号特点,提出应用小波包变换的"柔性"时频窗,进行频率提取.结合神经网络较强非线性映射能力和自适应特征,提高故障诊断能力.详细分析了小波包的特性,结合风电机组中滚动轴承的故障特征和振动提取方式,通过小波包分解与重构,实现了小波包算法及特征提取.给出了神经网络改进和故障识别方法,通过具体实例研究了整个诊断流程.该方法能够有效地应用于风电机组滚动轴承的故障诊断,并可以推广应用于相关的其他传动链系统中. 【作者单位】： 许昌学院电气信息工程学院;河南南召电力公司;
【关键词】： 特征提取 小波包 神经网络 故障诊断 滚动轴承
【基金】：许昌市科技局科技攻关项目(2125) 许昌学院校内科研项目资助(2015077)
【分类号】：TM315
【正文快照】： 风力发电有助于改善能源结构、推动节能减排和社会经济可持续发展,以年总装机容量超过20%的速度递增,已成为21世纪最具开发前景和竞争力的新能源之一.而在风电系统实际运行中,机组传动链经常会出现一些故障,导致风电机组停机,甚至造成系统解列,严重危害电力安全生产和电力系统

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