基于IPSO神经网络的风电机组主轴状态监测

• 作者: 罗勇
• 来源期刊: 应用能源技术
• 学科: 工学
• 关键词: 主轴 状态监测 IPSO-BP网络 莱依特准则 双滑动窗口
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 新能源
• 页码范围: 38-40
• 页数: 3页
• 分类号: TM614
• 字数: 1917字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-3230.2018.01.010

摘要

风电机组主轴是叶轮和齿轮箱的连接部分,在机组传动链中具有传递转矩和能量的作用,因此对主轴进行状态监测关系到风电机组的稳定性.将改进粒子群算法(IPSO)与BP神经网络相结合构造主轴温度模型并进行预测.当主轴发生故障时,模型输入的观测向量发生异常变化,导致模型预测残差发生改变.为提高主轴异常预警的灵敏度和可靠性,文中采用基于莱依特准则的双滑动窗口对预测残差序列进行实时的统计分析,如果残差均值或标准差超出设定的故障报警阈值时,发出报警信息.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗勇		1	1	1.0	1.0