孙子明,葛强,石建全,李振志,吴丹丹,徐逍帆.基于GA-BP神经网络的双馈风力发电机故障诊断[J].电工技术,2022(5):19-21
基于GA-BP神经网络的双馈风力发电机故障诊断
  
DOI:TM726DOI:10.19768/j.cnki.dgjs.2022.05.005
中文关键词:  双馈风力发电机  GA BP神经网络  故障诊断  定子匝间短路
英文关键词:
基金项目:
作者单位
孙子明 扬州大学电气与能源动力工程学院 
葛强 扬州大学电气与能源动力工程学院 
石建全 南京工程学院自动化学院 
李振志 扬州大学电气与能源动力工程学院 
吴丹丹 扬州大学电气与能源动力工程学院 
徐逍帆 扬州大学电气与能源动力工程学院 
摘要点击次数: 979
全文下载次数: 0
中文摘要:
      双馈风力发电机在风力发电系统中得到了广泛应用,但由于其工作条件及自身结构原因,导致故障发生率较高。BP神经网络作为一种多层前馈网络,在电机故障诊断分析领域应用成熟。为避免陷入极小值问题,利用GA遗传算法对其优化,建立GA BP神经网络模型,对双馈风力发电机定子匝间短路特征进行分析,以定子电流为故障信号,经快速傅里叶分解得到的电流特征量作为样本输入,输出为预期的故障类型,进而实现不同程度的定子匝间短路故障的诊断与识别。
英文摘要:
      
查看全文  查看/发表评论  下载PDF阅读器