基于遗传算法优化BP神经网络的海上DFIG定子绕组故障诊断

• 作者: 张智伟 王栋悦 符扬 陈云巧
• 来源期刊: 太阳能
• 关键词: DFIG 定子绕组 匝间短路 故障诊断 遗传算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 技术产品与工程
• 页码范围: 67-72
• 页数: 6页
• 字数: 4758字
• 语种: 中文

摘要

针对海上双馈风力发电机(DFIG)定子绕组匝间短路故障率高的问题,由于大数据背景下的故障检测难以采用人工干预的方法识别故障,且传统的人工神经网络存在训练速度慢、误差大、试凑隐含层困难等缺陷,因此,本文提出融合遗传算法的BP神经网络用于检测海上DFIG定子绕组匝间短路故障,实验和仿真结果表明了此方法的有效性,实现了大数据背景下海上DFIG定子绕组匝间短路故障诊断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张智伟		16	14	2.0	3.0
2	陈云巧		3	5	1.0	2.0
3	王栋悦	上海电力学院电气工程学院	2	4	1.0	2.0
4	符扬	上海电力学院电气工程学院	1	4	1.0	1.0