基于AC-DE算法的风电机组齿轮箱故障诊断方法

【摘要】：提出一种基于蚁群和微分进化优化BP神经网络的风电机组齿轮箱故障诊断方法。将蚁群算法的信息素更新机制用于微分进化算法当中,提高微分进化算法的收敛速度,并利用微分进化个体更新方式改善蚁群算法的早熟问题,利用AC-DE算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,改善了BP神经网络算法陷入局部最优解的缺点,提高了神经网络的训练效率和收敛速度。经测试该方法诊断结果正确且精度高,表明了AC-DE优化BP神经网络用于风电机组齿轮箱故障诊断的有效性。 【作者单位】： 辽宁工程技术大学电气与控制工程学院;辽宁工程技术大学软件学院;
【关键词】： 蚁群算法 微分进化算法 风电机组 齿轮箱 故障诊断
【基金】：国家自然科学基金(No.61172144)
【分类号】：TM315;TP18
【正文快照】： 1引言风电在全球范围内发展迅速,我国每年的装机容量也连续成倍增长。设备运行安全性问题逐渐引起高度重视[1]。由于风电机组的运行条件恶劣,如外界温差变化大,风速变化随机等。这些不确定的外界因素导致风电机组的故障率高[2]。据不完全统计,目前我国风电场中风电机组的平均

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