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转子故障信号的量化特征提取方法研究的中期报告
一、研究背景及意义
在风电场中，转子是风机的核心部件之一，也是故障率最高的部件之一。因此，对转子的故障监测和诊断具有重要的意义。传统上，人们主要依靠振动信号和能量谱等信号进行转子故障诊断，但这些方法都存在一定的局限性。
因此，在当前的风电场转子故障监测和诊断研究中，研究人员通常采用信号处理、特征提取、分类和诊断等方法。通过对转子振动、电流和电压等信号的时域、频域和小波分析，提取振动、电流、电压等信号的特征，建立转子故障诊断模型，对转子故障进行诊断。
二、研究内容
本次研究旨在研究转子故障信号的量化特征提取方法，具体内容包括：
1、对转子故障信号进行时域、频域和小波分析，提取振动、电流、电压等信号的特征。
2、利用聚类分析方法，对转子故障信号的特征进行分类。
3、分析各类转子故障信号的特征差异性，建立转子故障诊断模型。
4、通过实验验证所建立的转子故障诊断模型。
三、研究方法
本次研究将采用MATLAB编程语言，使用MATLAB软件进行数据处理和模型建立。主要采用以下方法：
1、离散小波变换：离散小波变换是一种时间-频率分析方法，可以用于采集转子故障信号的特征提取。
2、聚类分析：聚类分析是一种将相似事物进行分类的方法，可以将转子故障信号的特征进行分类。
3、支持向量机模型：支持向量机是一种基于统计学习理论的二分类模型，可以用于转子故障信号分类和诊断。
四、研究进度
目前，我们已经完成了对转子故障信号的数据采集和预处理工作，包括信号的滤波和降噪。同时，我们也完成了振动、电流和电压等信号的特征提取工作，采用离散小波变换方法提取时域、频域和小波特征。
接下来，我们将采用聚类分析方法对转子故障信号进行分类，并分析各类转子故障信号的特征差异性。最终，我们将建立支持向量机模型，实现对转子故障信号的分类和诊断。