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风电齿轮箱复合故障诊断方法研究.pptx
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2024-10-05
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本发明公开的风电齿轮箱的故障诊断方法，首先，提取风电齿轮箱的振动加速度信号，分解后建立故障集；其次，采用一种面向收缩‑扩张系数的随机调整方案来增强量子粒子群算法的鲁棒性；再次，为了进一步提高算法跳出局部最优的概率，一种重启动策略也被引入到量子粒子群算法中；最后，采用改进的量子粒子群与BP神经网络相结合的方法来建立风电齿轮箱的故障诊断模型。与BP神经网络、粒子群以及量子粒子群优化BP网络的方案相比，本发明的故障诊断方法具有较高的诊断精度，降低了恶劣事故发生的几率。
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本发明提供了一种风电齿轮箱故障诊断方法。齿轮箱存在故障时其振动信号具有两个特点：1、故障信号比较微弱，容易被其他的信号所淹没。2、故障信号会因为故障冲击产生调制现象。本发明分别应用二维经验模态分解(BEMD)和希尔伯特平方解调技术解决以上两个问题。首先应用BEMD分解将原始复值振动信号分解为一系列的复值本征模态函数IMF，能准确的检测出复值信号的相位信息；然后筛选出峭度值最大的IMF分量IMF
2023-09-03
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