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风电机组传动系统振动监测研究进展
被引量:
22
1
作者
汤宝平
罗雷
+1 位作者
邓蕾
韩延
《振动.测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2017年第3期417-425,共9页
振动监测是当前风电机组传动系统状态监测的主要手段。首先,分析了风电机组传动系统振动监测策略和各部件振动特征提取流程,重点介绍了边频带能量因子、阶次谱边频带能量比等振动特征趋势指标;然后,分析指出解决现役风电机组因传动系统...
振动监测是当前风电机组传动系统状态监测的主要手段。首先,分析了风电机组传动系统振动监测策略和各部件振动特征提取流程,重点介绍了边频带能量因子、阶次谱边频带能量比等振动特征趋势指标;然后,分析指出解决现役风电机组因传动系统故障导致巨大经济损失的关键是进行风电机组传动系统早期故障预示,重点介绍了泛化流形学习的风电机组传动系统早期故障预示方法;最后,从系统架构、数据采集配置及监测分析方法等方面分析了现有的风电机组传动系统振动监测系统的功能与特点,指出了基于多源信息融合的大数据预测分析与智能维护将是风电机组健康管理的重要发展趋势。
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关键词
风电机组传动系统
振动监测
特征提取
早期故障预示
大数据
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职称材料
题名
风电机组传动系统振动监测研究进展
被引量:
22
1
作者
汤宝平
罗雷
邓蕾
韩延
机构
重庆大学机械传动国家重点实验室
出处
《振动.测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2017年第3期417-425,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(51675067
51375514)
重庆市重点产业专项资助项目(cstc2015zdcy-ztzx70012)
文摘
振动监测是当前风电机组传动系统状态监测的主要手段。首先,分析了风电机组传动系统振动监测策略和各部件振动特征提取流程,重点介绍了边频带能量因子、阶次谱边频带能量比等振动特征趋势指标;然后,分析指出解决现役风电机组因传动系统故障导致巨大经济损失的关键是进行风电机组传动系统早期故障预示,重点介绍了泛化流形学习的风电机组传动系统早期故障预示方法;最后,从系统架构、数据采集配置及监测分析方法等方面分析了现有的风电机组传动系统振动监测系统的功能与特点,指出了基于多源信息融合的大数据预测分析与智能维护将是风电机组健康管理的重要发展趋势。
关键词
风电机组传动系统
振动监测
特征提取
早期故障预示
大数据
Keywords
wind turbine transmission system
vibration monitoring
feature extraction
incipient fault prognosis
big data
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
风电机组传动系统振动监测研究进展
汤宝平
罗雷
邓蕾
韩延
《振动.测试与诊断》
EI
CSCD
北大核心
2017
22
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