风电机组齿轮箱故障诊断新方法：EEMD小波阈值去噪与布谷鸟算法优化BP神经网络

2019年，王红君等学者针对风电机组齿轮箱中出现的齿面点蚀、齿轮磨损、断齿等故障的诊断问题，提出了一种新的故障诊断方法。该方法基于EEMD小波阈值去噪和布谷鸟算法优化BP神经网络，能够有效地诊断风电机组齿轮箱中的故障。

具体来说，该方法首先使用EEMD小波阈值去噪技术对齿轮箱中的信号进行处理，以去除噪声干扰。EEMD (Ensemble Empirical Mode Decomposition) 是一种自适应信号分解方法，能够有效地将信号分解成不同频率的模态分量，并通过小波阈值去噪技术去除噪声。接着，利用布谷鸟算法对BP神经网络进行优化。布谷鸟算法是一种新型的元启发式优化算法，通过模拟布谷鸟的繁殖行为来搜索最优解，能够有效地提高BP神经网络的泛化能力和诊断精度。

该方法的研究结果表明，在风电机组齿轮箱故障诊断方面，该方法具有较高的准确性和鲁棒性，为风电机组齿轮箱的故障诊断提供了新的思路和方法。该方法的应用可以有效地提高风电机组的运行可靠性，减少维修成本，并提高风电场的经济效益。