[发明专利]一种风力发电机故障诊断方法及装置无效
| 申请号： | 201310714307.3 | 申请日： | 2013-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN103761569A | 公开（公告）日： | 2014-04-30 |
| 发明（设计）人： | 高志伟;焦斌;何秀明;叶明星;占健;张帅;冯兆红;张玉 | 申请（专利权）人： | 上海电机学院 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海思微知识产权代理事务所(普通合伙) 31237 | 代理人： | 郑玮 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开一种风力发电机故障诊断方法和装置，包括：数据处理模块，用于从振动传感器采集风力发电机故障部件的振动数据，并经过滤波，消噪处理，获得故障特征；LVQ故障诊断模块，用于从风力发电机齿轮箱获取故障数据，利用神经网络函数创建LVQ神经网络，设定隐含层神经元个数；网络创建完成及相关参数设置完成后，利用网络训练函数对网络进行训练学习；利用仿真测试函数将测试数据送入训练好的神经网络便可以得到对应的测试输出仿真数据，和实际测试数据标签进行比较，得到准确率；界面模块，用于从所述LVQ故障诊断模块获取诊断结果，并在界面上显示。本发明的方法和装置在故障诊断中更简单，更有效。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 风力发电机 故障诊断 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种风力发电机故障诊断装置，其特征在于，所述风力发电机故障诊断装置包括：数据处理模块、学习向量量化LVQ故障诊断模块、界面模块；所述数据处理模块，用于从振动传感器采集风力发电机故障部件的的振动数据，并经过滤波，消噪处理，获得故障特征；所述LVQ故障诊断模块，用于从风力发电机齿轮箱获取故障数据，利用神经网络函数创建LVQ神经网络，设定隐含层神经元个数；网络创建完成及相关参数设置完成后，利用网络训练函数对网络进行训练学习；利用仿真测试函数将测试数据送入训练好的神经网络便可以得到对应的测试输出仿真数据，和实际测试数据标签进行比较，得到准确率；所述界面模块，用于从所述LVQ故障诊断模块获取诊断结果，并在界面上显示，实现人机交互。
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