根据PCA-GA-Elman的风机齿轮箱轴承温度预测

• 作者: 孙文磊 樊盼 王炜超 袁逸萍 贾依达尔·热孜别克 赵琴
• 来源期刊: 机械科学与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 风电机组 齿轮箱轴承温度 主成分分析 遗传算法 Elman神经网络 预测
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 机械动力学
• 页码范围: 1671-1675
• 页数: 5页
• 分类号: TP277
• 语种: 中文
• DOI: 10.13433/j.cnki.1003-8728.20190311

摘要

针对风电机组齿轮箱轴承温度易受随机因素影响及预测准确性低的问题,以准确预测短期内温度变化为目标,通过对风电机组齿轮箱轴承温度发展趋势的研究,提出一种主成分分析(Principal component analysis,PCA)、遗传算法(Genetic algorithm,GA)及Elman神经网络结合的预测模型.该模型通过主成分分析对高维复杂原始变量进行降维,主成分(PC)作为经GA优化的Elman神经网络的输入.新方法充分考虑轴承温度发展趋势中的随机波动成分,挖掘历史数据变化规律.结果表明:新方法对轴承温度发展中的随机波动趋势拟合效果较好,稳定性、准确性均优于文中其他方法,能够有效实现轴承温度的精确预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙文磊		325	1422	16.0	21.0
2	袁逸萍		68	228	8.0	12.0
3	赵琴		3	7	1.0	2.0
4	王炜超		3	0	0.0	0.0
5	贾依达尔·热孜别克		2	0	0.0	0.0
6	樊盼		1	0	0.0	0.0