摘要: 双馈风力发电机在风力发电系统中得到了广泛应用，但由于其工作条件及自身结构原因，导致故障发生率较高。BP神经网络作为一种多层前馈网络，在电机故障诊断分析领域应用成熟。为避免陷入极小值问题，利用GA遗传算法对其优化，建立GA-BP神经网络模型，对双馈风力发电机定子匝间短路特征进行分析，以定子电流为故障信号，经快速傅里叶分解得到的电流特征量作为样本输入，输出为预期的故障类型，进而实现不同程度的定子匝间短路故障的诊断与识别。