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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
1
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%。
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关键词
风
力
发电机
塔筒法兰螺栓
紧固力预测
BP神经网络
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题名
基于BP神经网络的风机塔筒法兰螺栓紧固力预测
1
作者
彭祺
王永千
马康乔
杨雨
吴越
机构
北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院
出处
《电工技术》
2024年第11期26-32,共7页
基金
北京市教育委员会科学研究计划项目“微纳螺旋多芯光纤高灵敏度应变传感原理及技术研究”(编号KM202211232014)。
文摘
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%。
关键词
风
力
发电机
塔筒法兰螺栓
紧固力预测
BP神经网络
Keywords
wind power generator
tower flange bolt
tightening force prediction
BP neural network
分类号
TM315 [电气工程—电机]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BP神经网络的风机塔筒法兰螺栓紧固力预测
彭祺
王永千
马康乔
杨雨
吴越
《电工技术》
2024
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