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齿轮箱是风力发电机组的重要组成部分,如何及早发现并诊断齿轮的故障,对维护系统正常运行,经济合理地安排维修设备时间,减少设备故障发生,避免重大人身伤亡事故有着十分重要的意义。故障诊断方法很多,诸如:传统故障诊断、数学故障诊断、智能故障诊断方法(模糊逻辑、神经网络、专家系统)等。通过综合比较,本文提出了基于遗传算法(GA)的模糊神经网络模型(FNN),并通过在神经网络框架下引入模糊规则,从而使网络权值有明显意义,并且保留神经网络的学习机制。使用遗传算法在搜索解的过程中,能够达到最佳收敛,优化全局