基于遗传算法优化神经网络的直驱式风力发电机变频器故障诊断研究胡立锦.pdfVIP

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2017-07-19 发布于浙江
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基于遗传算法优化神经网络的直驱式风力发电机变频器故障诊断研究胡立锦

第37 卷第12 期水水力发电力发电年年1212 月月 2011 年12 月基于遗传算法优化神经网络的直驱式风力发电机变频器故障诊断研究 1 1 1 2 胡立锦，张新燕，王维庆，常喜强（1. 新疆大学电气工程学院，新疆乌鲁木齐 830047 ； 2. 新疆电力公司，新疆乌鲁木齐 830002 ）摘要：针对直驱式风力发电机变频器的易故障性和故障难以识别定位的问题提出一种智能的变频器故障诊断方法。在分析直驱式风力发电机及全功率因数变换器数学模型的基础上讨论了变频器的故障机理和常见的故障分类，结合 PSIM 软件建立能模拟各种全额变频器故障的直驱式风力发电系统仿真模型并获取仿真结果，在 MATLAB 下设计一个基于神经网络的故障诊断系统并运用遗传算法优化神经网络初始权值、阀值以此提高变频器故障诊断系统的性能。关键词：直驱式风力风电机；全额变频器；故障诊断；神经网络；遗传算法； PSIM ； MATLAB Fault Diagnosis Research on Direct-driven Wind Turbine Generator Frequency Converter Based on Genetic Algorithm Optimized Neural Network 1 1 1 2 Hu Lijin , Zhang Xinyan , Wang Weiqing , Chang Xiqiang (1. College of Electrical Engineering, Xinjiang University, Urumqi 830047, Xinjiang, China; 2. Xinjiang Electric Power Company, Urumqi 830002, Xinjinag, China) Abstract: The direct-driven wind turbine generator frequency converter is easy to fault and the faults are difficult to be identified. For solving this problem, an intelligent fault diagnosis method is proposed herein. The fault mechanism and common fault classification are discussed by analyz