基于小波包分析的风力发电机组故障预诊断神经网络专家系统

《基于小波包分析的风力发电机组故障预诊断神经网络专家系统》是一篇介绍如何利用小波包分析和神经网络技术对风力发电机组进行故障预诊断的研究论文。文章共分为四页，内容详实，结构清晰，具有较强的实用性和参考价值。

风力发电作为可再生能源的重要组成部分，在全球能源结构调整中发挥着越来越重要的作用。然而，风力发电机组运行环境复杂，设备故障率较高，因此及时、准确地进行故障诊断对于保障设备安全运行和提高发电效率至关重要。本文针对这一问题，提出了一种结合小波包分析与神经网络的故障预诊断方法。

文章首先介绍了小波包分析的基本原理及其在信号处理中的优势，指出其能够有效提取风力发电机组振动信号中的特征信息。随后，作者详细描述了神经网络在模式识别和分类方面的应用，并将其与小波包分析相结合，构建了一个用于故障预诊断的专家系统。

该专家系统通过小波包分解对采集到的振动信号进行多尺度分析，提取出具有代表性的特征参数，再输入神经网络模型进行训练和预测，从而实现对风力发电机组常见故障的早期识别和诊断。文章还给出了实验结果和分析，验证了该方法在实际应用中的有效性。