-
题名多传感器数据融合的风电齿轮箱性能衰退评估
被引量:13
- 1
-
-
作者
马越
陈捷
洪荣晶
潘裕斌
-
机构
南京工业大学机械与动力工程学院
-
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2019年第2期318-325,共8页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(51375222)
2014年度高校"青蓝工程"中青年学术带头人资助项目
+1 种基金
江苏省科技成果转化专项资金资助项目(BA2012031)
江苏省研究生科研与实践创新计划资助项目(KYCX17_0937)~~
-
文摘
针对风电齿轮箱传动结构复杂、所处工况恶劣,难以提取有效振动信号特征进行性能衰退分析的问题,提出多传感器数据融合的风电齿轮箱性能衰退评估方法。该方法将自适应完全集合经验模态分解(CEEM-DAN)、核主分量分析(KPCA)和Hotelling T2统计量相结合,先对风电齿轮箱全寿命的非线性、非平稳振动信号进行CEEMDAN-KPCA降噪处理,再利用KPCA对降噪后的多组振动信号进行融合分析,提取连续的T2值(C-T2)及其时域特征作为评估指标,建立风电齿轮箱性能衰退模型。实验结果表明,该方法对风电齿轮箱振动信号降噪效果显著,C-T2特征有效解决了多组振动信号特征维数膨胀问题,且C-T2时域特征模型比振动信号时域特征模型能更准确地评估风电齿轮箱性能的衰退过程。
-
关键词
风电齿轮箱
多传感器数据融合
信号降噪
性能衰退评估
故障诊断
-
Keywords
wind turbine gearbox
multi-sensor information fusion
signal denoising
performance degradation assessment
fault diagnosis
-
分类号
TP212.9
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TM315
[电气工程—电机]
-
-
题名基于模糊C-均值聚类的轴承性能衰退评估方法
被引量:15
- 2
-
-
作者
吴军
郝刚
邓超
赵明
-
机构
华中科技大学船舶与海洋工程学院
华中科技大学数字制造与装备国家重点实验室
武汉重型机床集团有限公司
-
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2015年第4期1046-1050,共5页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(51105156)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2013QN108)~~
-
文摘
针对轴承性能衰退评估中遇到的性能衰退时间和过程难以确定等问题,提出一种基于模糊C-均值聚类的轴承性能衰退分析与评估方法。研究了数据驱动的性能衰退分析过程。综合应用模糊集理论和聚类分析法,开发了基于模糊C-均值聚类算法的轴承性能衰退评估算法,并给出了相应的轴承性能衰退评估流程。以某型滚动轴承为例分析与评估了其性能衰退过程。结果显示,所提方法能够较好地识别轴承性能衰退发生时间和评定轴承性能衰退程度。
-
关键词
聚类算法
性能衰退评估
数据驱动方法
轴承
-
Keywords
clustering algorithms
performance degradation evaluation
data driven approach
bearing
-
分类号
TH17
[机械工程—机械制造及自动化]
-