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CEEMDAN联合自适应小波阈值算法的GA-BP风电发电机故障预测
被引量：
3
1
作者
肖成
曹万鹏
+2 位作者
褚越强
杨政琨
王佳兴
《可再生能源》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期1332-1340,共9页
发电机是风电系统中重要的核心部件,为了提高风电机组的稳定、高效运行,对风电机组发电机的故障预测十分必要。文章围绕风电系统发电机机侧轴承温度超限故障预测的问题,考虑到所采集的故障特征信号具有较大噪声的特点,引入自适应完备噪...
发电机是风电系统中重要的核心部件,为了提高风电机组的稳定、高效运行,对风电机组发电机的故障预测十分必要。文章围绕风电系统发电机机侧轴承温度超限故障预测的问题,考虑到所采集的故障特征信号具有较大噪声的特点,引入自适应完备噪声经验模态分解(CEEMDAN)联合自适应小波阈值去噪的方法实现信号有效去噪,同时结合GA-BP神经网络建立故障预测模型。通过与BP神经网络、GA-BP神经网络对比预测指标、误差指标和预测效果图形,验证了所提算法可以获得较好的预测效果。误差指标和预测效果均有提升,对提前15 d风电系统发电机故障预测的准确率达到了92.98%。
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关键词
风电系统
发电机故障
故障预测
CEEMDAN
GA-BP神经网络
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职称材料
题名
CEEMDAN联合自适应小波阈值算法的GA-BP风电发电机故障预测
被引量：
3
1
作者
肖成
曹万鹏
褚越强
杨政琨
王佳兴
机构
北华航天工业学院电子与控制工程学院
新天绿色能源股份有限公司
出处
《可再生能源》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期1332-1340,共9页
基金
河北省教育厅重点项目(ZD2022089)
北华航天工业学院博士基金项目(BKY-2023-03)
北华航天工业学院校重点项目(ZD-2022-03)。
文摘
发电机是风电系统中重要的核心部件,为了提高风电机组的稳定、高效运行,对风电机组发电机的故障预测十分必要。文章围绕风电系统发电机机侧轴承温度超限故障预测的问题,考虑到所采集的故障特征信号具有较大噪声的特点,引入自适应完备噪声经验模态分解(CEEMDAN)联合自适应小波阈值去噪的方法实现信号有效去噪,同时结合GA-BP神经网络建立故障预测模型。通过与BP神经网络、GA-BP神经网络对比预测指标、误差指标和预测效果图形,验证了所提算法可以获得较好的预测效果。误差指标和预测效果均有提升,对提前15 d风电系统发电机故障预测的准确率达到了92.98%。
关键词
风电系统
发电机故障
故障预测
CEEMDAN
GA-BP神经网络
Keywords
wind energy system
generator failure
fault prediction
CEEMDAN
GA-BP neural network
分类号
TK81 [动力工程及工程热物理—流体机械及工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
CEEMDAN联合自适应小波阈值算法的GA-BP风电发电机故障预测
肖成
曹万鹏
褚越强
杨政琨
王佳兴
《可再生能源》
CAS
CSCD
北大核心
2024
3
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