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题名应用倒频谱分析法对风力发电机组齿轮箱故障诊断
被引量：20
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作者
樊长博
张来斌
殷树根
陈朝晖
王朝晖
崔厚玺
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机构
中国石油大学机电工程学院
塔里木油田分公司装备科
塔里木油田分公司天然气事业部
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出处
《科学技术与工程》
2006年第2期187-188,200,共3页
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基金
国家自然科学基金(50105015
50375103)
+2 种基金
北京市科技新星计划(2003B33)
北京市教育委员会共建项目建设计划(XK114140478)
教育部霍英东青年教师教育基金(91051)
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文摘
针对风力发电机组齿轮箱运行环境恶劣,故障信号中调制边频带复杂这一特点,采用基于倒频谱方法对故障特征进行了分析,提高了故障诊断的准确性,并给出了应用实例,为风力发电机组设备管理与诊断提供了一种有效的途径。
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关键词
故障诊断
风力发电机组齿轮箱
倒频谱
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Keywords
fault diagnosis wind power dynamotor gearbox inverse spectrum analysis
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分类号
TK83
[动力工程及工程热物理—流体机械及工程]
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题名小波分解和最小二乘支持向量机的风机齿轮箱故障诊断
被引量：16
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作者
张金敏
翟玉千
王思明
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机构
兰州交通大学机电工程学院
兰州交通大学自动化与电气工程学院
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2011年第1期41-43,共3页
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文摘
根据齿轮箱故障时振动信号特点,提出了一种基于小波分解和最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合的齿轮箱故障诊断方法。通过对齿轮箱振动信号进行小波分解,得到各分解节点对应频率段的重构信号和节点的能量,并将各节点能量组成的特征向量作为诊断模型的特征向量,输入到LS-SVM多类分类器中进行故障识别。诊断结果表明:该方法能够准确地识别风力发电机组齿轮箱的常见故障。
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关键词
风力发电机组齿轮箱
故障诊断
最小二乘支持向量机
小波分解
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Keywords
wind turbine gearbox
fault diagnosis
least square support vector machine（LS-SVM）
wavelet decomposition
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分类号
TP306
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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