内容提供者
基于RBF神经网络的风电机组变桨系统故障预警.pptx
2024-10-09
20金币
4MB
24页
快乐****蜜蜂
实名认证
内容提供者
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10
亲，该文档总共24页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～
相关资料
基于RBF神经网络的风电机组变桨系统故障预警.pptx
基于RBF神经网络的风电机组变桨系统故障预警目录添加章节标题RBF神经网络概述RBF神经网络的基本原理RBF神经网络的特点和优势RBF神经网络在故障预警中的应用风电机组变桨系统故障预警的重要性风电机组变桨系统的功能和作用变桨系统故障对风电机组的影响故障预警在风电机组维护中的重要性基于RBF神经网络的风电机组变桨系统故障预警模型构建故障预警模型的输入和输出RBF神经网络的参数选择和训练方法模型的验证和评估故障预警模型的实现和应用数据采集和处理模型训练和测试预警结果分析和故障诊断基于RBF神经网络的风电机组变
2024-10-06
20
2.2MB
基于RBF神经网络的风电机组变桨系统故障预警.pptx
,CONTENTS01.02.RBF神经网络的基本原理RBF神经网络的特点和优势RBF神经网络的应用场景03.风电机组变桨系统的功能和作用风电机组变桨系统故障的危害故障预警在风电机组变桨系统中的重要性04.数据采集和处理特征提取和选择RBF神经网络的训练和优化预警模型的评估和验证05.预警模型的部署和实施预警模型的实时监测和预警功能预警模型的效果评估和改进建议06.基于RBF神经网络的风电机组变桨系统故障预警的重要性和意义未来研究方向和应用前景感谢您的观看！
2024-10-09
20
4MB
基于模糊RBF神经网络的风电机组变桨距控制.docx
基于模糊RBF神经网络的风电机组变桨距控制摘要风电机组是风电发电系统的重要组成部分，在风能转化中起到核心作用。在风能转化过程中，变桨技术是目前应用最广泛的风机控制方式之一。本文基于模糊RBF神经网络，研究了风电机组变桨距控制技术。通过实验验证，该控制技术的应用能够提高风电机组的效率，减少风能消耗，提高发电效益。关键词：风电机组；变桨技术；模糊RBF神经网络；发电效益一、引言随着全球对可再生能源的需求越来越高，风力发电作为一种绿色能源得到了广泛的关注。风力发电具有环保、可再生、经济等优点，已成为一种主要的绿
2024-11-12
5
11KB
基于RBF神经网络的大型风电机组独立变桨控制方法.pdf
本发明公开了一种基于RBF神经网络的大型风电机组独立变桨控制方法，步骤如下：通过采集风轮转速信号得到统一桨距角和电磁转矩；计算风电机组三个桨叶根部弯矩及桨叶方位角；对三个桨叶根部弯矩进行Coleman坐标变换，得到俯仰弯矩和偏航弯矩；通过RBF神经网络自适应控制导出神经网络自适应率，在线调整神经网络权值改善独立变桨系统的叶根弯矩，再经过Coleman逆变换变换成不同桨叶的优化桨距角；将统一桨距角和优化桨距角相加，得到独立变桨控制桨距角，优化桨距角送入变桨执行单元，完成独立变桨。本发明能够快速地实现独立变桨
2023-09-04
10
912KB
基于RBF网络的风电机组变桨距滑模控制.docx
基于RBF网络的风电机组变桨距滑模控制基于RBF网络的风电机组变桨距滑模控制摘要：随着风能技术的不断发展，风电机组已成为清洁能源领域中的重要组成部分。风电机组的效率和稳定性对于风能的利用具有重要意义。本论文提出了一种基于径向基函数（RBF）网络的风电机组变桨距滑模控制算法，该算法能够改善风电机组的响应速度和稳定性，并且提高风能的利用效率。通过仿真结果表明，RBF网络和滑模控制相结合的方法能够有效地控制风电机组的变桨距，提高其性能。关键词：风电机组；变桨距；滑模控制；径向基函数网络1.引言风能作为一种清洁可
2024-11-12
5
12KB