4.4 软件实现

根据神经网络用于故障诊断的原理，在软件的使用方面设置了学习模块和诊断模块。为适应学习和计算的不同需要，两条模块采用不同的组织形式。软件操作方式拟采用树状按钮的设置模式，既可浏览软件各功能全貌，又可方便操作各个功能模块。设计原则简单方便、易于理解，各个功能模块化，操作直观快捷，安全性区分好。软件整体设计流程图如图7所示。

软件实现主要包括算法实现和系统实现两部分。算法实现为神经网络训练算法和实时诊断算法;系统实现为整个软件系统的功能，包括诊断模块、训练模块、系统框架、曲线绘制模块、数据查询模块、数据管理模块的软件实现等。软件设计完成后，还应进行测试，包括独立运行测试和融合测试，其目的是确保各模块实现各自的功能，相互之间通信正常，不出现非法干扰。

5 结语

随着风能在世界范围内的快速发展，不少风电机组都出现了大量运行故障，如何降低发电成本、保证机组的运行可靠性已成为一个亟待解决的问题。风电机组是一个复杂的机电综合系统，目前齿轮箱故障、电气系统故障和发电机故障是最主要的三种故障，往往征兆与故障之间存在多种映射关系，针对风电机组进行状态监测，进而开展故障诊断仍存在较大的困难。因此构建基于BP神经网络的风电机组故障智诊断系统，擅长发掘故障信息中的隐含知识，不仅可对故障进行有效诊断与分类，还有利于降低机组故障率、减少维修时间、提高风电场的经济效益。

参考文献

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