基于EMD-GANN的风力发电机齿轮箱故障诊断

摘要

基于经验模态分解(EMD)和遗传算法优化的神经网络,研究了一种风力发电机组齿轮箱的故障诊断方法.使用EMD将齿轮箱振动信号序列分解成一系列内蕴模式函数分量(IMF);然后提取各分量的特征参数,对特征参数采用主成分分析法进行降维处理;使用降维后的特征参数集训练神经网络,建立故障诊断模型;在训练过程中,采用了遗传算法优化神经网络的权值和阈值.仿真实验表明,该模型能有效提取振动信号的主要特征,完成对风力发电机组齿轮箱故障的诊断,效果良好.