基于Fisher準(zhǔn)則的風(fēng)電齒輪箱故障識(shí)別

【摘要】：采用主分量分析(PCA)和Fisher準(zhǔn)則對(duì)實(shí)際運(yùn)行的健康機(jī)組和故障機(jī)組的齒輪箱進(jìn)行分類識(shí)別。首先提取齒輪箱振動(dòng)信號(hào)的多維時(shí)域特征值,利用PCA實(shí)現(xiàn)特征壓縮,然后利用Fisher準(zhǔn)則對(duì)降維空間特征數(shù)據(jù)進(jìn)行分類識(shí)別,給出分類閾值。結(jié)果表明,盡管不同時(shí)域特征值對(duì)于齒輪故障的敏感程度不同,但是利用PCA在實(shí)現(xiàn)降維的同時(shí),仍保留了原有特征空間的差異信息,利用Fisher準(zhǔn)則可以成功實(shí)現(xiàn)對(duì)不同狀態(tài)的分類識(shí)別。 【作者單位】：北京金風(fēng)科創(chuàng)風(fēng)電設(shè)備股份有限公司測(cè)試技術(shù)部 華北電力大學(xué)能源動(dòng)力與機(jī)械工程學(xué)院
【關(guān)鍵詞】：風(fēng)電機(jī)組 齒輪箱 故障診斷 主分量分析 Fisher準(zhǔn)則
【分類號(hào)】：TH165.3
【正文快照】： 1前言(Introduetion)增速齒輪箱是大型風(fēng)電機(jī)組的關(guān)鍵部件。由于工作載荷復(fù)雜多變，環(huán)境條件惡劣，齒輪箱故障率比較高。根據(jù)有關(guān)統(tǒng)計(jì)，齒輪箱故障造成的風(fēng)電機(jī)組發(fā)電量損失遠(yuǎn)大于其它部件。因此加強(qiáng)對(duì)風(fēng)電機(jī)組齒輪箱的運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷，對(duì)于保證機(jī)組的安全可靠運(yùn)行，

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