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针对传统方法在风力发电机齿轮箱故障诊断中存在精度不高的问题，引入了一种改进粒子群算法优化神经网络的方法。该算法的惯性权重可进行自适应调整，以平衡全局和局部搜索能力。同时，收缩因子可加快算法的收敛速度，以更快收敛到全局最优。仿真结果表明，该方法能较好地识别故障模式，具有一定的实用性。
基于粒子群混合算法的风力发电机齿轮箱故障诊断
【摘 要】
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针对传统方法在风力发电机齿轮箱故障诊断中存在精度不高的问题，引入了一种改进粒子群算法优化神经网络的方法。该算法的惯性权重可进行自适应调整，以平衡全局和局部搜索能力。
【机 构】
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红河学院工学院
【出 处】
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可再生能源
【发表日期】
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2012年3期
【基金项目】
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红河学院科研项目（10XJY117）.
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