【摘 要】
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为了提高风能资源的有效利用,提高风电机组运行的可靠性、经济性和安全性,故障预测变得尤为重要。故障预测方法在判断设备隐患、制定合理的风电场运维方案方面具有重要的理论
【机 构】
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河北工业大学人工智能与数据科学学院,北华航天工业学院电子与控制工程学院
【基金项目】
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河北省教育厅青年基金项目(QN2019122),北华航天工业学院校重点项目(ZD202003)
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为了提高风能资源的有效利用,提高风电机组运行的可靠性、经济性和安全性,故障预测变得尤为重要。故障预测方法在判断设备隐患、制定合理的风电场运维方案方面具有重要的理论和实际意义。围绕变桨系统故障预测的问题,文章利用小波对机械信号特征敏感的优点,引入自适应阈值函数实现对小波降噪的改进,结合具有自学习能力和并行处理能力强的BP神经网络,建立了自适应阈值的小波BP神经网络故障预测模型。该模型结合了小波分析的技术特点,减少了噪声对预测模型的干扰,模型简洁、易实现。应用该网络预测模型,提前15 d对变桨系统故障预测的准
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