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文檔簡介
1、齒輪箱是風力發(fā)電機組的重要組成部分,如何及早發(fā)現并診斷齒輪的故障,對維護系統(tǒng)正常運行,經濟合理地安排維修設備時間,減少設備故障發(fā)生,避免重大人身傷亡事故有著十分重要的意義。故障診斷方法很多,諸如:傳統(tǒng)故障診斷、數學故障診斷、智能故障診斷方法(模糊邏輯、神經網絡、專家系統(tǒng))等。通過綜合比較,本文提出了基于遺傳算法(GA)的模糊神經網絡模型(FNN),并通過在神經網絡框架下引入模糊規(guī)則,從而使網絡權值有明顯意義,并且保留神經網絡的學習機制。
2、使用遺傳算法在搜索解的過程中,能夠達到最佳收斂,優(yōu)化全局。在神經網絡訓練之前,引入GA對染色體的交叉、變異運算尋找BP網絡的最優(yōu)初始權值,訓練網絡時再次引入GA優(yōu)化網絡參數,可以有效避免網絡收斂過早。本文針對權值的學習采用進化算法,避免了原有BP算法容易陷入局部最優(yōu)的缺點。本文首先使用了模糊規(guī)則專家系統(tǒng),對齒輪箱進行故障診斷,得出診斷結果,本文分析了這種方法在故障診斷中具有實用性,同時也存在很大的局限性.由于神經網絡強大的學習能力,被廣
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