小波包變換和RBF網(wǎng)絡(luò)在風(fēng)電機組傳動鏈故障診斷的應(yīng)用研究

【摘要】：風(fēng)電機組傳動鏈故障特征類型豐富,故障信息量大,提出將振動信號作為其故障特征信息的載體,通過小波包變換進行特征提取。應(yīng)用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射能力和自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力,以提高故障診斷的準確性,詳細分析了進行兩級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別的思想,應(yīng)用第一級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行故障分類,應(yīng)用第二級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行具體故障識別。給出了故障診斷試驗,該試驗充分說明應(yīng)用小波包算法進行故障特征提取可以有效地實現(xiàn)故障信號的預(yù)處理,進行兩級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以有效提高故障診斷效率。 【作者單位】： 長葛市電力工業(yè)公司;
【關(guān)鍵詞】： 傳動鏈 小波包 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 故障診斷 特征提取
【基金】：河南省科技廳科技攻關(guān)計劃資助項目(122102210416,112102210339)
【分類號】：TH165.3;TP183
【正文快照】： 0引言風(fēng)電機組傳動鏈結(jié)構(gòu)復(fù)雜,其典型故障主要涉及主軸、齒輪箱、滾動軸承等關(guān)鍵部件,每一部件有對應(yīng)有多種故障特征,如主軸故障有軸不平衡,軸不對中等故障;齒輪箱有齒輪磨損、斷齒、齒輪點蝕等多種故障;滾動軸承有內(nèi)圈缺陷、外圈缺陷和滾動體缺陷等多種故障[1]。由于風(fēng)電機組

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