基于模糊神经算法的风电机组齿轮箱故障在线诊断

文章提出了一种以模糊神经网络(FNN)为核心算法的风电机组齿轮箱故障在线诊断系统。该系统分为数据采集、特征提取和波形识别三部分,通过识别齿轮磨损、齿轮点浊和齿轮断齿三种重要齿轮故障的波形,不仅可以在线检测风电机组齿轮箱运行状态,而且可以对潜在故障进行预警。FNN是对模糊逻辑和神经网络优缺点进行深入分析,再将两者优点相结合的一种算法。通过对振动信号进行分析和处理,用以上三种故障波形对FNN进行训练,同时采取多振动传感器的方式,确保了振动信号的准确性。