本文關(guān)鍵詞：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)機故障預(yù)警

  更多相關(guān)文章： 風(fēng)力發(fā)電機組 故障 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 預(yù)警

【摘要】：近年來,由于環(huán)境問題的不斷惡化和化石資源的儲量逐漸減少,世界各國不得不開始重視開發(fā)和調(diào)整能源消費方向,可再生、無污染的新型能源逐漸被納入各國能源消費體系。隨著空氣動力學(xué)理論日趨完善及新材料技術(shù)的普及與應(yīng)用,風(fēng)力資源的利用效率迅速提升,使得風(fēng)力發(fā)電設(shè)備的收益率迅速提升,風(fēng)力資源的利用已經(jīng)成為各國調(diào)整能源消費結(jié)構(gòu)的重要手段之一。中國是一個風(fēng)力資源儲量極其巨大的國家,在內(nèi)陸及近海中,理論上可以開發(fā)利用的風(fēng)能儲量達10余億kW,發(fā)展利用潛力巨大。近年來我國對風(fēng)力資源的政策支持力度也越來越大,歷屆經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃中的風(fēng)電裝機容量均在不斷上調(diào),除西藏外,全國各個省、市、自治區(qū)都建立有大型風(fēng)力發(fā)電場,分散式的小型風(fēng)力發(fā)電機更是市場廣泛。根據(jù)行業(yè)統(tǒng)計計算,我國風(fēng)力發(fā)電行業(yè)單位千瓦的維護費用在30-50元,項目平均的年度收益率在10%左右。隨著單機容量的提升,風(fēng)力發(fā)電機組零部件單價也迅速提高,在長達二十年的設(shè)備生命周期內(nèi),設(shè)備日常維護費用已成為影響項目收益的主要因素。如何提高產(chǎn)品質(zhì)量、降低維護費用,已經(jīng)成為設(shè)備制造商和風(fēng)力發(fā)電場投資商的主要研究課題本文通過風(fēng)力發(fā)電機組的運行特點,結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù),對風(fēng)力發(fā)電機組的典型故障數(shù)據(jù)進行分析研究,給出了一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)力發(fā)電機組故障預(yù)警技術(shù)。本文通過分析風(fēng)力發(fā)電機結(jié)構(gòu)及變槳系統(tǒng)故障原理,選取風(fēng)力發(fā)電機變槳系統(tǒng)中的典型器件的典型故障數(shù)據(jù),通過在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下對該故障數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練,并采用不同的BP網(wǎng)絡(luò)算法對故障數(shù)據(jù)結(jié)果進行分析對比,得到一種適合風(fēng)力發(fā)電機組故障預(yù)警功能實現(xiàn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。
【關(guān)鍵詞】：風(fēng)力發(fā)電機組 故障 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 預(yù)警
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TM315;TP183
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 緒論9-17
• 1.1 課題的背景9-11
• 1.2 課題研究的目的和意義11-12
• 1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究歷史與現(xiàn)狀12-16
• 1.3.1 研究歷史12-15
• 1.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在故障診斷與預(yù)測研究現(xiàn)狀15-16
• 1.4 本文主要研究內(nèi)容16-17
• 第2章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)17-36
• 2.1 生物神經(jīng)元與人工神經(jīng)元模型17-19
• 2.1.1 生物神經(jīng)元17-18
• 2.1.2 人工神經(jīng)元模型18-19
• 2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)19-26
• 2.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型19-22
• 2.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點22-23
• 2.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)23-26
• 2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)26-30
• 2.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)26-27
• 2.3.2 經(jīng)典BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型算法27-30
• 2.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的特點及改進30-35
• 2.4.1 BP算法的收斂性30-31
• 2.4.2 BP算法存在的問題31
• 2.4.3 BP算法存在的問題改進31-35
• 2.5 本章小結(jié)35-36
• 第3章 變槳系統(tǒng)故障及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測診斷36-52
• 3.1 變槳系統(tǒng)介紹36-38
• 3.2 變槳系統(tǒng)的故障及分析38-41
• 3.2.1 變槳系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集類型38-39
• 3.2.2 風(fēng)力發(fā)電機變槳系統(tǒng)的典型故障39-41
• 3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立41-51
• 3.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層選擇與確定41-42
• 3.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱藏層與隱藏層神經(jīng)元確定42-44
• 3.3.3 風(fēng)力發(fā)電機組故障值BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型44
• 3.3.4 BP神經(jīng)網(wǎng)樣本數(shù)據(jù)處理44-46
• 3.3.5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速率確定46-47
• 3.3.6 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)47-49
• 3.3.7 預(yù)測結(jié)果49-51
• 3.4 本章小結(jié)51-52
• 第4章 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)預(yù)測功能的改進52-59
• 4.1 樣本數(shù)據(jù)52-53
• 4.2 BP算法改進53-58
• 4.2.1 動量因子53-55
• 4.2.2 動態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)率55-56
• 4.2.3 模擬預(yù)測56-57
• 4.2.4 結(jié)論57-58
• 4.3 本章小結(jié)58-59
• 第5章 總結(jié)與展望59-60
• 5.1 研究工作總結(jié)59
• 5.2 問題與展望59-60
• 參考文獻60-64
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果64-65
• 致謝65

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前7條

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本文編號：573847