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基于BP神经网络的风机塔筒法兰螺栓紧固力预测
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作者 彭祺 王永千 +2 位作者 马康乔 杨雨 吴越 《电工技术》 2024年第11期26-32,共7页
为了解决对风机螺栓进行全覆盖实时监测而引起的成本高和监测效率低的问题,提出采用BP神经网络模型预测风电塔筒法兰螺栓紧固力。该网络由四层网络结构构成,以风电塔筒法兰上各个监测点螺栓紧固力值作为网络的输入,通过前向传播与反向... 为了解决对风机螺栓进行全覆盖实时监测而引起的成本高和监测效率低的问题,提出采用BP神经网络模型预测风电塔筒法兰螺栓紧固力。该网络由四层网络结构构成,以风电塔筒法兰上各个监测点螺栓紧固力值作为网络的输入,通过前向传播与反向传播依次迭代,最终完成模型训练过程。应用仿真数据的验证结果表明,与插值算法相比,使用BP神经网络预测风电塔筒法兰上螺栓紧固力的相关性提高6.73%,绝对系数提高15.53%,均方根误差下降59.95%。 展开更多
关键词 发电机 塔筒法兰螺栓 紧固力预测 BP神经网络
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