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文檔簡(jiǎn)介
1、風(fēng)能是一種無污染、可再生的新能源,因此近年來風(fēng)力發(fā)電得到了越來越多的研究。然而,大多數(shù)風(fēng)電機(jī)組工作環(huán)境較惡劣,主軸承是風(fēng)電機(jī)組中至關(guān)重要的傳動(dòng)部件,起支撐和導(dǎo)向作用。如果主軸承發(fā)生故障,機(jī)組將停止運(yùn)行,給風(fēng)電場(chǎng)帶來極大的經(jīng)濟(jì)損失。因此,快速有效地診斷風(fēng)電機(jī)組主軸承的故障是提高風(fēng)電機(jī)組利用率,進(jìn)而提高風(fēng)電場(chǎng)經(jīng)濟(jì)效益的有效措施。
論文主要研究?jī)?nèi)容如下:
給出了小波包能量特征提取方法以提取風(fēng)電機(jī)組主軸承振動(dòng)信號(hào)的特征向量。
2、通過比較不同小波基函數(shù)與閾值函數(shù)組合的降噪效果,選出最佳降噪組合,并通過分析說明軟閾值處理方式的降噪效果更優(yōu)。采用小波包能量特征提取方法提取風(fēng)電機(jī)組主軸承振動(dòng)信號(hào)的能量向量,并分析不同故障類型特征向量的相似之處,為后文的故障識(shí)別奠定了基礎(chǔ)。
給出了基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的風(fēng)電機(jī)組主軸承故障診斷方法。通過比較不同激活函數(shù)對(duì)極限學(xué)習(xí)機(jī)診斷效果的影響,選擇出最優(yōu)激活函數(shù)。分析了極限學(xué)習(xí)機(jī)參數(shù)對(duì)極限學(xué)習(xí)機(jī)診斷效果的影響,并給出了診斷的具體實(shí)現(xiàn)
3、過程。實(shí)驗(yàn)證明,與最小二乘支持向量機(jī)算法相比,基于極限學(xué)習(xí)機(jī)算法的風(fēng)電機(jī)組主軸承故障診斷方法具有更好的診斷效果。
給出了基于核極限學(xué)習(xí)機(jī)的風(fēng)電機(jī)組主軸承故障診斷方法。采用遺傳算法優(yōu)化核極限學(xué)習(xí)機(jī)參數(shù),以進(jìn)一步提高診斷準(zhǔn)確率。給出了診斷的具體實(shí)施過程。通過比較基于核極限學(xué)習(xí)機(jī)與極限學(xué)習(xí)機(jī)的故障診斷混淆矩陣,發(fā)現(xiàn)核極限學(xué)習(xí)機(jī)的診斷效果更好。
給出了基于混合核極限學(xué)習(xí)機(jī)的風(fēng)電機(jī)組主軸承故障診斷方法。利用全局核函數(shù)和局部核函
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