全文总字数：6536字
1. 研究目的与意义（文献综述）
1.1研究目的当今社会高速发展，科学技术日新月异，人们对科技的需求越来越多，同时也对能源的需求越来越大。虽然我国现在的主流能源仍以火力发电为主，但面临着环境污染问题和可持续发展的目标，环境友好型的资源需求日益增长，可再生能源逐渐成为能源结构中不可忽视的一部分。
风能作为一种广泛应用的可再生能源，在全球各地都拥有丰富的资源，并兼具环境友好的清洁特性。当前我国风力发电产业方兴未艾, 在“十三五”规划中，我国已经初步提出了：2016年到2020年煤炭消费总量所占比例将降至60%左右，累计风力发电并网装机容量确保达到2.1亿kw以上，其中海上风力发电并网装机容量达到500万kw以上；风力年发电量确保达到4200亿kw时，约占全国总发电量的6%。随着风力发电市场的快速发展，近几年建立起大量的风电场。在山区海拔一千米范围内，海拔每上升100米，风速大概增长0.1m/s，并且冬季低温会使空气密度增加，进而造成当地的风能资源可利用量比其他地区高约10%，因此风电机大多分布于这些地区。
然而这些地方温度低,海拔高,湿度大,很容易造成叶片结冰,引起风电机组叶片气动性能的变化。由于覆冰厚度及其在叶片上的位置分布具有随机性，覆冰后每个叶片载荷差异变大，给风机运行带来了额外的负担，影响设备运行的稳定性及机组传动系统的使用寿命。而冰层的厚度不均匀，会使叶片的原有气动翼型和周围流场被改变，阻碍翼型的正常运作，严重影响发电效率，出力不稳定的风机无法满足并网接入要求。若风机在覆冰状态下持续运行，叶片振动和离心力可能导致部分冰层的甩落和脱离，甩冰范围可高达数百米。高速飞出的碎冰块会对周围建筑物造成破坏，并造成极大的人员安全隐患。
2. 研究的基本内容与方案
2.1 人工神经网络2.1.1 人工神经网络的概念和基本结构
人工神经网络（artificial neural network，ann）简称神经网络(nn)，是基于生物学中神经网络的基本原理，在理解和抽象了人脑结构和外界刺激响应机制后，以网络拓扑知识为理论基础，模拟人脑的神经系统对复杂信息的处理机制的一种数学模型。该模型以并行分布的处理能力、高容错性、智能化和自学习等能力为特征，将信息的加工和存储结合在一起，以其独特的知识表示方式和智能化的自适应学习能力，引起各学科领域的关注。
神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。神经网络计算的最小单元就是神经元。它从其他的神经元接收输入参数，并且计算之后输出最后结果。而每个输入都伴随着一个weight，即(w)，并且输入的参数中也包含一个很重要的参数bias。并且每个神经元都会应用一个函数f(wx b)来得到最后的输出。
3. 研究计划与安排
考虑到此次疫情影响，本学期的课程设计安排如下：（1）1-2周，查阅资料，完成外文翻译和开题答辩。其中尽可能查阅有关的参考文献，整合有关的理论知识，学以致用；
（2）3-4周，确认研究步骤，撰写毕业设计论文目录，需要获得指导老师认可；（3）5-6周，搭建深度人工神经网络模型，及时发现问题与指导老师、学长进行讨论交流，克服技术难题。
（4）7-10周，具体设计实验步骤、调试及完善，提出改进思路和办法，针对研究目标进一步细化设计内容；
4. 参考文献（12篇以上）
[1]杨志和,向哲.风机叶片结冰故障预测模型及其实现方法[j].上海电机学院学报,2018,21(04):7-13.
[2]李大中,刘家瑞,张华英.基于深度全连接神经网络的风机叶片结冰预测方法[j].电力科学与工程,2019,35(04):39-44.
[3]李铭璐. 基于深度学习的风机叶片覆冰故障检测方法研究[d].华中科技大学,2019.
课题毕业论文、开题报告、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
