风力发电机组齿轮箱故障诊断方法.pdf
英哲****公主
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风力发电机组齿轮箱故障诊断方法.pdf
本发明考虑风力发电机组齿轮箱振动信号的非平稳特征、故障程度识别与故障部位诊断等重要因素,提出了一种基于LMD(Localmeandecomposition,局部均值分解)和优化K均值聚类算法的风力发电机组齿轮箱故障诊断方法,该方法首先采集风力发电机组齿轮箱各测点的原始振动加速度信号,然后采用LMD方法将原始振动加速度信号分解为若干个PF(Productfunction,简称PF)分量,再以相关系数最大为原则选取PF分量进行信号重构,并对重构后的信号进行Hilbert包络解调分析,以便进一步提取故障特
风力发电机组齿轮箱的故障诊断方法.pdf
本发明涉及高故障设备的故障诊断技术领域,公开了一种风力发电机组齿轮箱的故障诊断方法,包括第一步:选择齿轮箱的若干个有效特征建立多维目标空间,模拟若干个故障类别,并对所述若干个故障类别的故障数据进行采集;第二步:对所述故障数据进行时域和幅域分析,提取频域参数和幅域参数成为训练数据集;第三步:将所述训练数据集看成一个种群,所述训练数据集中的每一个数据看成一个粒子,通过迭代算法优化数据子集;第四步:通过适应度函数f(i),更新粒子的速度和位置;第五步:得到最优子集。本发明解决了风电机组齿轮箱故障诊断中的数据不均
一种风力发电机组齿轮箱的故障诊断方法.pdf
本发明公开了一种风力发电机组齿轮箱的故障诊断方法,通过采集风力发电机齿轮箱的振动信号,利用集合经验模态分解方法提取故障特征信息,然后归一化处理提取故障特征向量,最后将测量得到的故障特征向量输入经过优化并训练好的支持向量机模型中进行风力发电机组齿轮箱的故障诊断。本发明适合于风力发电机组齿轮箱的故障诊断,且诊断结果精度较高,方便运行维护人员及时对故障进行处理,从而减少不必要的损失。
基于深度信念网络的风力发电机组齿轮箱故障诊断方法.pdf
本发明公开了一种基于深度信念网络的风力发电机组齿轮箱故障诊断方法,通过直接构建齿轮箱工作状况的波形图数据库,仅仅只需要采集风力发电机工作中齿轮箱的原始数据,然后以此数据库对深度信念网络进行训练和学习,最后将待测样本输入到训练完成的深度信念网络模型中,即输入的波形图与数据库中分类完成的三种齿轮箱工作状态的波形图进行对比,找出和输入波形图最相似的图片,该最相似的图片所属的齿轮箱工作状态即为要识别的工作状态,以完成对齿轮箱的故障诊断。
面向风力发电机组齿轮箱滚动轴承故障诊断的理论与方法研究.docx
面向风力发电机组齿轮箱滚动轴承故障诊断的理论与方法研究一、概述风力发电机组作为可再生能源领域的重要组成部分,其在全球能源结构中的占比日益增大。随着风力发电机组的大规模应用和运行时间的增长,其关键部件的故障诊断与维护问题逐渐凸显,尤其是齿轮箱滚动轴承的故障诊断,已成为制约风力发电机组可靠运行和高效发电的关键因素之一。齿轮箱作为风力发电机组的重要传动部件,其运行状态直接影响到整个机组的性能和寿命。滚动轴承作为齿轮箱中的关键部件,承受着复杂的动态载荷和工作环境,容易发生磨损、裂纹、剥落等故障。这些故障如果不能及