一种基于多层感知神经网络的齿轮箱油温故障预警方法

摘要

本申请公开了一种基于多层感知神经网络的齿轮箱油温故障预警方法，包括以下步骤：采集风机的SCADA数据，然后进行输入数据，分析风机齿轮箱油温相关的特性及相关的特征数据，提取数据特征，设计数据筛选条件所需的数据库，并把筛选条件按照所需的格式存储；对采集到的数据进行分析和筛选，将无关于齿轮箱油温故障分析的数据进行剔除，进而可以得到更加干净的数据集。本发明通过数据筛选算法和多层感知神经网络算法那，研究和开发风力发电机齿轮箱油温故障预警方法，并且给出了具体的实施方式，本发明的实施方式可以辅助风场的运维人员及时得到主轴承故障的预警信息，进而及时做出维修或者更换措施，可以避免风机的重大事故。