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基于EEMD和模糊C均值聚類的風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障診斷

來源:論文學(xué)術(shù)網(wǎng)
時(shí)間:2024-08-18 14:57:51
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基于EEMD和模糊C均值聚類的風(fēng)電機(jī)組齒輪箱故障診斷【摘要】:針對風(fēng)電機(jī)組齒輪箱中齒輪故障特征提取與故障診斷問題,提出一種基于集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸?EEMD)、奇異譜熵和模糊C均值聚類

【摘要】:針對風(fēng)電機(jī)組齒輪箱中齒輪故障特征提取與故障診斷問題,提出一種基于集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸?EEMD)、奇異譜熵和模糊C均值聚類的故障診斷方法。首先對原始振動(dòng)信號進(jìn)行EEMD分解,得到各階本征模態(tài)函數(shù)(IMF)構(gòu)成的特征模式矩陣。接著對該特征模式矩陣求奇異譜熵值,奇異譜熵值的大小能反映部件的工作狀態(tài)和故障類型。最后,將得到的奇異譜熵值矩陣進(jìn)行模糊聚類分析并得到分類結(jié)果。通過對齒面磨損、齒面剝落和正常3種齒輪狀態(tài)分別使用EMD法和EEMD法進(jìn)行故障分類對比,結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性和可行性,同時(shí)證明EEMD法具有更好的分類效果。 【作者單位】: 陜西省水利電力勘測設(shè)計(jì)研究院;西安理工大學(xué)水利水電學(xué)院;國網(wǎng)陜西省電力公司培訓(xùn)中心;
【關(guān)鍵詞】風(fēng)電機(jī)組 齒輪箱 故障診斷 集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸?/strong> 奇異譜熵 模糊C均值聚類
【基金】:國家自然科學(xué)基金(51279161)
【分類號】:TM315
【正文快照】: 0引言1診斷方法在風(fēng)電迅猛發(fā)展的同時(shí),風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)行維1.1 EMD和EEMD護(hù)、故障診斷技術(shù)已成為風(fēng)力發(fā)電中亟需解決的新經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸?問題。作為風(fēng)電機(jī)組重要組成部分的齒輪箱由于內(nèi)EMD)將原信號x(t)分解為若干個(gè)本征模態(tài)函數(shù)(部結(jié)構(gòu)和受力情況較復(fù)雜,在機(jī)組運(yùn)行故障中占很IMF)c

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GPU加速的在線K均值聚類粒子濾波跟蹤算法    劉元元;劉華平;高蒙;孫富春;孟麗霞;

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K均值聚類優(yōu)化集成學(xué)習(xí)    杜方鍵;楊宏暉;

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基于模糊C均值聚類的故障診斷    王啟志;王曉霞;

基于小波包分解和模糊C均值聚類的柴油機(jī)氣閥機(jī)構(gòu)故障診斷    成曙;姚良;張振仁;

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模糊聚類分析中模糊c均值聚類計(jì)算方法研究    于洋

模糊c均值聚類技術(shù)研究    宋清棟

基于數(shù)據(jù)預(yù)處理和K-均值聚類的支持向量回歸預(yù)測模型    趙偉剛

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模糊C均值聚類的理論與應(yīng)用研究    姜麗

模糊C-均值聚類的研究    陳麗萍

圖能量在腫瘤特征基因提取問題中的應(yīng)用    于璐婧

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