的综合优化算法 。利用单子带重构改进小波变换方法对风力发电机的定子电流信号进行 分解与重构 ， 提取准确 的 特征量 ； 通过遗传算法 的选择 、 交叉 、 变异等操作和全局寻优特性获取稳定的权值和阈值 ， 赋值于 Ｂ Ｐ网络作 为初始 值； 借助 Ｂ Ｐ网络 的 自学 习、 寻优具有精确性 等特性不 断训 练网络 ； 最后 以 Ｂ Ｐ神经网络 的非线性 映射 能力 完成对风 力发 电机的故障诊断 。算法对 比和实例分析表明 ， 该算法对风力发 电机 的故障诊断有 良好的实用性 。 关键词 ： 风力发电机 ； Ｂ Ｐ神经网络 ； 遗传算法 ； 故 障诊断 ； 单子带重构 ； 小波变换
ｃ ｒ ｏ ｓ ｓ ｏ ｖ ｅ ｒ ， ｍｕ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｐ ｅ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｇ ｌ ｏ ｂ ａ ｌ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｕ ｍ ｃ ａ ｐ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ＧＡ． Ｔ ｈ ｅ ｎ ｅ ｕ ｒ ｌ ａ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ｗａ ｓ ｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ｒ ｅ ｐ ｅ ａ ｔ ｅ ｄ ｌ ｙ ｗ ｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ
中 图分 类 号 ： Ｔ Ｍ３ １ ５ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ： １ ０ ０ ４ － ７ ０ １ ８ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ５ － ０ ０ ０ ｅ ｇ ｒ ａ ｔ ｅ ｄ Ｏｐｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｍｅ ｔ ｈｏ ｄ Ａｐｐ ｌ ｉ ｅ ｄ ｉ ｎ Ｆａ ｕｌ ｔ Ｄｉ ａ ｇ ｎｏ ｓ ｉ ｓ ｏ ｆ Ｗｉ ｎ ｄ Ｔｕ ｒ ｂ ｉ ｎｅ ｓ
玛 研
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触 － 牡电棚 ＂ ￣ １ ２ ０ １ ３ 年 第４ １ 卷 第５ 期 ＝… … … … … 一 二 … … … … … …
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风 力发 电机 故 障诊 断 的优 化 算 法 研 究
ｆ ａ ｕ ｌ ｔ ｄ ｉ ａ ｇ ｎ ｏ ｓ ｉ ｓ ｉ ｎ ｗｉ ｎ ｄ ｔ ｕ ｒ ｂ ｉ ｎ ｅ ｓ ｗｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ ｗ ａ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｆ ｏ ｒ ｍ． Ｗｉ ｔ ｈ ｔ ｈ ｅ ｗ ａ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｆ ｏ ｍ ｒ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ｂ ｙ ｓ ｉ ｎ ｇ ｌ ｅ ｓ ｕ ｂ — ｂ ａ ｎ ｄ ｒ ｅ ｃ ｏ ｎ —
２． Ｏｖ ｅ ｒ ｈ ａ ｕ ｌ Ｄｅ ｐａ ｒ ｔ ｍｅ ｎ ｔ ｏ ｆ Ｈｅ ｎ ａ ｎ Ｇｒ ｉ ｄ Ｃｏ ｍｐａ ｎ ｙ， Ｚｈ ｅ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ ４ ５ ０ ０５ ２， Ｃｈ ｉ ｎ ａ；
３ ． Ｓ ｏ ｕ ｔ ｈ Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｙ， ｇ Ｇ ｕ ａ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ ５ １ ０ ６ ４ １ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ）
吴建军 ，杨俊 华 ，杨梦丽 ，曾 君。 ，杨金 明
（ １ ． 广 东工业大学 ， 广东广州 ５ １ ０ ０ ０ ６ ； ２ ．河南省 电力公司检修公司 ， 河南郑州 ４ ５ ０ ０ ５ ２ ； ３ ． 华 南理工大学 ， 广东广州 ５ １ ０ ６ ４ １ ） 摘 要： 为提高风力发电机故 障诊 断的可靠性 ， 结合小波变换 ， 提 出一种遗 传算法优化 Ｂ Ｐ神经 网络 （ Ｇ Ａ — Ｂ Ｐ ）
ｓ ｔ ｒ ｕｃ ｔ ｉ ｏ ｎ， ｔ ｈｅ ｓ ｉ ｇ ｎａ ｌ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈｅ ｓ ｔ ａ ｔ ｏ ｒ ｃ ｕ ｒ ｒ ｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｗｉ ｎｄ ｇ ｅ ｎ ｅ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ｗｅ ｒ ｅ ｒ ｅ ｓ ｏ ｌ ｖ ｅ ｄ ａ ｎｄ ｒ ｅ ｃ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｅ ｄ ｔ ｏ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｅ ｃ ｉ ｓ ｅ ｃ ｈａ ｒ ａ ｃ —
Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ａ ｓ ｏ ｒ ｔ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｇ ｅ ｎ ｅ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｇ ｏ ｉ ｒ ｔ ｈ ｍ Ｂ Ｐ （ Ｇ Ａ － Ｂ Ｐ ）ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｗ ａ ｓ ｐ ｕ ｔ ｔ ｏ ｈ ｅ ｉ ｇ ｈ ｔ ｅ ｎ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｌ ｉ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ
ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ｑ ｕ ａ ｎ ｔ ｉ ｔ ｙ ． Ｔ ｈ ｅ ｓ ｔ ａ ｂ ｌ ｅ ｗｅ ｉ ｇ ｈ ｔ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｒ ｅ ｓ ｈ ｏ ｌ ｄ ｗ ｅ ｒ ｅ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｅ ｄ ａ ｓ ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｉ ｔ ｉ ａ ｌ ｖ ａ ｌ ｕ ｅ ｏ ｆ Ｂ Ｐ ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ ｎ ｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ ｂ ｙ ｔ ｈ ｅ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ，
ＷＵ Ｊ ｉ ａ ｎ － ｊ ｕ ｎ ， Ｙ Ａ Ｎ Ｇ Ｊ ｕ ｎ — ｈ ｕ ａ ， Ｙ Ａ Ｎ Ｇ Ｍｅ ｎ ｇ — ｌ ｉ ， Ｚ Ｅ Ｎ Ｇ Ｊ ｕ ｎ 。 ， Ｙ Ａ Ｎ Ｇ Ｊ ｉ ｎ — ｕｉ ｒ ｎ ｇ 。 （１ ． Ｇ ｕ ａ ｎ ｇ ｄ ｏ ｎ ｇ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｇ ｕ ａ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ ５ １ ０ ０ ０ ６ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ；