基于AIS-SA网络的风电机组齿轮箱温度预警方法

一种基于人工免疫系统-学习率自适应调节的混合网络温度预测模型,实现了对齿轮箱温度的预警分析。首先根据退化特征矩阵确定齿轮箱的退化状态数目,接着采用人工免疫算法初始化网络参数,后利用一种改进的自适应算法对网络学习率进行调整,最后结合频率变化特性,训练出不同退化模式下的温度预测模型。通过搭建实验平台,采集齿轮箱油液温度数据,验证了此类预测模型的准确性,以及划分不同退化模式的必要性。