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基于支持向量机和多源信息的直驱风力发电机组故障诊断
被引量：
47
1
作者
安学利
赵明浩
+1 位作者
蒋东翔
李少华
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2011年第4期117-122,共6页
提出了一种综合考虑风速、转速以及主轴水平方向和垂直方向振动的时域特征参数、频域特征参数等多源信息的基于支持向量机(support vector machine,SVM)的直驱风力发电机组故障诊断方法。对直驱风电机组正常状态、风轮质量不平衡、风轮...
提出了一种综合考虑风速、转速以及主轴水平方向和垂直方向振动的时域特征参数、频域特征参数等多源信息的基于支持向量机(support vector machine,SVM)的直驱风力发电机组故障诊断方法。对直驱风电机组正常状态、风轮质量不平衡、风轮气动不平衡、偏航和断叶片等5种状态进行实验分析,研究不同状态下的机组特征。根据实验分析结论,将风电机组主轴水平方向、垂直方向振动的时域参数、频域参数以及风速、转速选为描述机组运行状态的特征参数,对机组进行故障识别。将风电机组5种状态下的特征参数作为学习样本,在SVM中训练,建立不同特征的参数向量和故障类型的映射关系,从而达到故障诊断的目的。根据风电机组不同故障的实验数据,对考虑多源信息的故障模型进行应用检验。结果表明,该方法简单有效,具有很好的故障识别能力和良好的鲁棒性,适合直驱风电机组故障诊断,同时可以满足在线故障诊断的要求。
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关键词
直驱风力发电机组
故障实验
多源信息
支持向
量机
故障诊断
在线阅读
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职称材料
基于决策融合的直驱风力发电机组轴承故障诊断
被引量：
29
2
作者
安学利
蒋东翔
李少华
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2011年第7期36-41,共6页
基于振动信号时域、频域和包络谱等多源特征,采用决策融合方法构建了直驱风力发电机组轴承故障诊断模型。对直驱风力发电机组主轴轴承经常发生的外圈故障、内圈故障、滚动体故障以及正常运行4种状态进行了实验研究。选取具有较高故障区...
基于振动信号时域、频域和包络谱等多源特征,采用决策融合方法构建了直驱风力发电机组轴承故障诊断模型。对直驱风力发电机组主轴轴承经常发生的外圈故障、内圈故障、滚动体故障以及正常运行4种状态进行了实验研究。选取具有较高故障区分度,适合风电机组轴承故障诊断的特征参数。以风电机组振动信号的时域特征、频域特征和包络谱频域特征为诊断样本,使用灰色关联分析方法对机组轴承故障进行初步诊断,然后用证据融合理论对不同证据进行决策信息融合,从而获得最终诊断结果。实验结果表明,该方法能较好地识别风力发电机组轴承故障。
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关键词
多源特征
决策融合
直驱风力发电机组
调心滚
子轴承
故障实验
特征提取
故障诊断
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职称材料
题名
基于支持向量机和多源信息的直驱风力发电机组故障诊断
被引量：
47
1
作者
安学利
赵明浩
蒋东翔
李少华
机构
电力系统
及发电设备
控制与
仿真
国家
重点
实验室
(
清华大学热能工程系
)
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2011年第4期117-122,共6页
基金
国家重点基础研究发展计划项目(973项目)(2007CB210304)
中国博士后科学基金资助项目(20090460273)~~
文摘
提出了一种综合考虑风速、转速以及主轴水平方向和垂直方向振动的时域特征参数、频域特征参数等多源信息的基于支持向量机(support vector machine,SVM)的直驱风力发电机组故障诊断方法。对直驱风电机组正常状态、风轮质量不平衡、风轮气动不平衡、偏航和断叶片等5种状态进行实验分析,研究不同状态下的机组特征。根据实验分析结论,将风电机组主轴水平方向、垂直方向振动的时域参数、频域参数以及风速、转速选为描述机组运行状态的特征参数,对机组进行故障识别。将风电机组5种状态下的特征参数作为学习样本,在SVM中训练,建立不同特征的参数向量和故障类型的映射关系,从而达到故障诊断的目的。根据风电机组不同故障的实验数据,对考虑多源信息的故障模型进行应用检验。结果表明,该方法简单有效,具有很好的故障识别能力和良好的鲁棒性,适合直驱风电机组故障诊断,同时可以满足在线故障诊断的要求。
关键词
直驱风力发电机组
故障实验
多源信息
支持向
量机
故障诊断
Keywords
direct-drive wind turbine
fault experiment
multi-source information
support vector machine （SVM）
faultdiagnosis
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于决策融合的直驱风力发电机组轴承故障诊断
被引量：
29
2
作者
安学利
蒋东翔
李少华
机构
电力系统
及发电设备
控制与
仿真
国家
重点
实验室
(
清华大学热能工程系
)
出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2011年第7期36-41,共6页
基金
国家重点基础研究发展计划项目(973项目)(2007CB210304)
中国博士后科学基金资助项目(20090460273)~~
文摘
基于振动信号时域、频域和包络谱等多源特征,采用决策融合方法构建了直驱风力发电机组轴承故障诊断模型。对直驱风力发电机组主轴轴承经常发生的外圈故障、内圈故障、滚动体故障以及正常运行4种状态进行了实验研究。选取具有较高故障区分度,适合风电机组轴承故障诊断的特征参数。以风电机组振动信号的时域特征、频域特征和包络谱频域特征为诊断样本,使用灰色关联分析方法对机组轴承故障进行初步诊断,然后用证据融合理论对不同证据进行决策信息融合,从而获得最终诊断结果。实验结果表明,该方法能较好地识别风力发电机组轴承故障。
关键词
多源特征
决策融合
直驱风力发电机组
调心滚
子轴承
故障实验
特征提取
故障诊断
Keywords
multi-feature
decision fusion
direct-drivewind turbine
spherical roller bearing
fault experiment
featureextraction
fault diagnosis
分类号
TM711 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于支持向量机和多源信息的直驱风力发电机组故障诊断
安学利
赵明浩
蒋东翔
李少华
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2011
47
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职称材料
2
基于决策融合的直驱风力发电机组轴承故障诊断
安学利
蒋东翔
李少华
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2011
29
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职称材料
已选择
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参考文献
引证文献
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