摘要
振動信号を利用して風力発電機の動作状態を正確に識別するため、ウェーブレットパケット変換と特異値分解を使用して振動信号の特徴を抽出する方法が提案されました。この方法はまず振動信号をウェーブレットパケットに分解し、分解係数の再構成信号を使用して特徴行列を構築し、その後、この行列を特異値に分解してその特異値の固有ベクトルを得て、次に5つの計測点で計測された振動の特徴パラメータを計算し、それらを結合して風力発電機の故障の特異値固有ベクトルを得た後、改善されたBPニューラルネットワークと適応学習速度を使用した故障診断を行います。結果は、この方法が効果的に機械の故障のカテゴリ、程度、および発生部位を診断できることを示しています。
关键词
風力発電機; 故障診断; ウェーブレットパケット変換; 特異値分解; BPニューラルネットワーク