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公开(公告)号：CN101872165A
公开(公告)日：2010-10-27
申请号：CN201010200453.0
申请日：2010-06-13
Applicant: 西安交通大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传神经网络的风电机组故障诊断方法，通过遗传神经网络对风电机组历史运行数据进行学习，可建立风电机组故障诊断模型。通过在线读取机组实时运行数据，调用遗传神经网络诊断模型，对实时数据进行分析，可判断其发生齿轮箱、发电机与偏航系统故障的概率，从而对机组故障状态进行判断。用遗传算法与神经网络相结合的方法可实现算法互补，使模型收敛性和诊断能力提高，具有较强的健壮性。通过本发明方法，可对机组的运行状态进行实时在线监控与故障分析，提早采取维护措施，提高了机组的可靠性，减少了维护成本。
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