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基于ITD和LS-SVM的风力发电机组轴承故障诊断
被引量:
32
1
作者
安学利
蒋东翔
+1 位作者
陈杰
刘超
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2011年第9期10-13,共4页
为了更好地识别出复杂条件下风力风电机组主轴承的运行状态,提出了基于固有时间尺度分解(ITD)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的风电机组轴承故障诊断方法。该方法首先将调心滚子轴承振动信号分解成若干个固有旋转分量和一个趋势分量之和...
为了更好地识别出复杂条件下风力风电机组主轴承的运行状态,提出了基于固有时间尺度分解(ITD)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的风电机组轴承故障诊断方法。该方法首先将调心滚子轴承振动信号分解成若干个固有旋转分量和一个趋势分量之和。然后,对前几个固有旋转分量的瞬时幅值进行频谱分析,找出频谱中外圈、内圈、滚动体故障特征频率处以及转动频率处的幅值,将其作为故障特征向量。最后,将故障特征向量输入LS-SVM来识别机组轴承的运行状态。实验结果表明,该方法可以快速、较准确地诊断出风力发电机组轴承故障。
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关键词
固有时间尺度分解
故障特征频率幅值
支持向量机
最小二乘支持向量机
风力发电机组
调心滚子轴承
故障
诊断
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职称材料
题名
基于ITD和LS-SVM的风力发电机组轴承故障诊断
被引量:
32
1
作者
安学利
蒋东翔
陈杰
刘超
机构
清华大学热能工程系电力系统及发电设备控制与仿真国家重点实验室
出处
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2011年第9期10-13,共4页
基金
国家重点基础研究发展计划项目(973项目)(2007-CB210304)
中国博士后科学基金资助项目(20090460273)~~
文摘
为了更好地识别出复杂条件下风力风电机组主轴承的运行状态,提出了基于固有时间尺度分解(ITD)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的风电机组轴承故障诊断方法。该方法首先将调心滚子轴承振动信号分解成若干个固有旋转分量和一个趋势分量之和。然后,对前几个固有旋转分量的瞬时幅值进行频谱分析,找出频谱中外圈、内圈、滚动体故障特征频率处以及转动频率处的幅值,将其作为故障特征向量。最后,将故障特征向量输入LS-SVM来识别机组轴承的运行状态。实验结果表明,该方法可以快速、较准确地诊断出风力发电机组轴承故障。
关键词
固有时间尺度分解
故障特征频率幅值
支持向量机
最小二乘支持向量机
风力发电机组
调心滚子轴承
故障
诊断
Keywords
intrinsic time-scale decomposition
fault feature frequency amplitude
support vector machines
least square-support vector machine
wind turbines
spherical roller bearing
fault detection
分类号
TM315 [电气工程—电机]
TM307.1 [电气工程—电机]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ITD和LS-SVM的风力发电机组轴承故障诊断
安学利
蒋东翔
陈杰
刘超
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2011
32
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