本文選題：風(fēng)電機組 + 齒輪箱��； 參考：《太陽能學(xué)報》2017年08期

【摘要】：為實現(xiàn)風(fēng)電機組齒輪箱故障模式的有效識別,提出一種基于混沌量子粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CQPSOBP)的故障診斷方法。在該算法中,利用混沌序列來初始化粒子的初始角位置,可提高種群的遍歷性;通過引入變異操作,避免算法陷入早熟收斂,并依此來對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值進行優(yōu)化。實例表明,同粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PSO-BP)與BP網(wǎng)絡(luò)的診斷結(jié)果相比,CQPSO-BP算法具有收斂速度快、識別精度高的優(yōu)點,可有效用于風(fēng)電機組齒輪箱的故障診斷系統(tǒng)中。
[Abstract]:A fault diagnosis method based on chaotic quantum particle swarm optimization (QPSO) BP neural network (CQPSOBP) is proposed to effectively identify the gearbox fault pattern of wind turbine. In this algorithm, the initial angular position of particles can be initialized by chaotic sequence, and the ergodicity of population can be improved by introducing mutation operation to avoid the algorithm falling into premature convergence. According to this, the initial weight and threshold of BP neural network are optimized. The example shows that compared with the diagnosis result of BP neural network, the PSO BP neural network has the advantages of fast convergence speed and high recognition precision, and can be effectively used in the fault diagnosis system of wind turbine gearbox.
【作者單位】： 紅河學(xué)院工學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51669006)
【分類號】：TM315;TP18

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本文編號：1826211