基于改進PSO優(yōu)化支持向量機的風力發(fā)電機組齒輪箱故障診斷研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、目前全球風力發(fā)電裝機容量在逐漸遞增,風電機組的關鍵部位已成為監(jiān)測與維護重要部分。而齒輪箱又是當前主流的非直驅風電機組中關鍵零部件之一。它的工作狀態(tài)將對整個機組有直接的影響,當其有故障時會導致機組異常振動嚴重時可能致機組停機。所以,風力發(fā)電機組的齒輪箱故障診斷的相關研究將對風電行業(yè)有很重要的意義。
　　該文對以下幾個方面進行了研究:
　　首先,對風電機組齒輪箱基本結構,各部件常見故障及成因進行介紹,闡述了每個部件的故障振動信號

2、的基本特征。經(jīng)過進一步研究得到齒輪箱故障診斷常用的時域、頻域、時頻診斷方法以及不足。同時得到一些齒輪箱診斷技術的新的方法。
　　其次,因為非平穩(wěn),非線性的信號特征是齒輪箱振動信號的主要組成。通過研究后本文采用集合經(jīng)驗模態(tài)分解(EEMD)方法對原始振動信號進行預處理。得到固有模態(tài)函數(shù)(IMF)并對其提取特征向量。
　　最后,將得到的特征向量分別進行支持向量機(SVM)算法和粒子群優(yōu)化支持向量機算法(PSO-SVM)以及改進粒子

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