基于油液在线监测的风机齿轮箱磨损状态识别 |
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引用本文: | 靳玉石,刘伟,张浩.基于油液在线监测的风机齿轮箱磨损状态识别[J].电子设计工程,2023(24):127-130+135. |
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作者姓名: | 靳玉石 刘伟 张浩 |
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作者单位: | 1. 安徽吉电新能源有限公司;2. 东北电力大学 |
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摘 要: | 针对风机齿轮箱磨损状态识别中传统算法识别准确率低的问题,该文提出了一种基于BP神经网络的风机齿轮箱磨损状态的识别方法。该方法基于油液在线监测的多维数据样本,构建BP神经网络风机齿轮箱磨损状态识别模型。仿真实验中,在经过对测试数据学习训练后,BP神经网络和传统聚类算法分别对一组测试数据进行磨损状态识别,BP神经网络模型的风机齿轮箱磨损状态识别准确率可达到98%,而相同样本下,传统聚类算法的识别准确率仅为90.4%。对比实验结果表明,所提方法具有更高的识别准确率。
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关 键 词: | 风机齿轮箱 磨损状态 BP神经网络 油液在线监测 |
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