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应用倒频谱分析法对风力发电机组齿轮箱故障诊断 被引量:20
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作者 樊长博 张来斌 +3 位作者 殷树根 陈朝晖 王朝晖 崔厚玺 《科学技术与工程》 2006年第2期187-188,200,共3页
针对风力发电机组齿轮箱运行环境恶劣,故障信号中调制边频带复杂这一特点,采用基于倒频谱方法对故障特征进行了分析,提高了故障诊断的准确性,并给出了应用实例,为风力发电机组设备管理与诊断提供了一种有效的途径。
关键词 故障诊断 风力发电机组齿轮箱 倒频谱
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风力发电机组齿轮箱的结构研究及故障分析 被引量:5
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作者 路宏 王文婷 《内蒙古石油化工》 CAS 2011年第22期16-18,共3页
最近几十年来,世界风力发电技术取得了突飞猛进的发展,风能也已成为世界能源中增长最快的一种。由于风电产业的飞速发展,所以促成了风电装备制造业的繁荣,而风电齿轮箱作为风电机组的核心部件,倍受国内外风电相关行业和研究机构的关注... 最近几十年来,世界风力发电技术取得了突飞猛进的发展,风能也已成为世界能源中增长最快的一种。由于风电产业的飞速发展,所以促成了风电装备制造业的繁荣,而风电齿轮箱作为风电机组的核心部件,倍受国内外风电相关行业和研究机构的关注。但是我国风电齿轮箱的研究起步较晚,技术薄弱,特别是兆瓦级风电齿轮箱,主要依靠引进国外技术。因此,急需对兆瓦级风电齿轮箱进行自主开发研究,真正掌握风电齿轮箱设计制造技术,以实现风机国产化目标。 展开更多
关键词 风力发电机组齿轮箱 结构 故障分析
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基于Elman神经网络的风力发电机组齿轮箱故障诊断研究 被引量:1
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作者 赵卓鹏 贾石峰 《伺服控制》 2010年第3期65-66,77,共3页
风力发电机组齿轮箱是用于改变转速和传递动力的部件,易于发生故障的一个装置,且其运行状态对风力发电机的工作性能有很大的影响,故对风力发电机组齿轮箱故障进行诊断有实际意义。Elman神经网络可以降低网络对参数调整的敏感性,有效抑... 风力发电机组齿轮箱是用于改变转速和传递动力的部件,易于发生故障的一个装置,且其运行状态对风力发电机的工作性能有很大的影响,故对风力发电机组齿轮箱故障进行诊断有实际意义。Elman神经网络可以降低网络对参数调整的敏感性,有效抑制局部极小值的出现,仿真结果显示,Elman神经网络能识别出风力发电机组齿轮箱故障类型,该诊断方法效果较好。 展开更多
关键词 风力发电机组齿轮箱 故障诊断 ELMAN 神经网络
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风力发电机组齿轮箱基于油液和振动信号分析的故障诊断技术研究 被引量:3
4
作者 张振伟 程明杰 甄亮 《内蒙古科技与经济》 2018年第19期70-71,共2页
基于油液信号和振动信号分析相结合的故障诊断方式,兼顾两种技术的优点,对齿轮箱的故障进行了分析研究。
关键词 风力发电机组齿轮箱 油液信号 振动 故障诊断
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大型风力发电机组齿轮箱试验用变频电动机的开发 被引量:2
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作者 赵霞 《上海大中型电机》 2018年第4期6-9,共4页
风力发电机组齿轮箱试验台所使用的变频电动机,需要测试齿轮箱的各种复杂工况,因此也需要有较高的可靠性。从电动机轴伸直径选取、临界转速计算、轴承选型以及电动机结构等几个方面,着手电动机的开发设计,最后通过试验结果,验证了电动... 风力发电机组齿轮箱试验台所使用的变频电动机,需要测试齿轮箱的各种复杂工况,因此也需要有较高的可靠性。从电动机轴伸直径选取、临界转速计算、轴承选型以及电动机结构等几个方面,着手电动机的开发设计,最后通过试验结果,验证了电动机的可靠性。 展开更多
关键词 风力发电机组齿轮箱 变频电动机 可靠性
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小波分解和最小二乘支持向量机的风机齿轮箱故障诊断 被引量:16
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作者 张金敏 翟玉千 王思明 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2011年第1期41-43,共3页
根据齿轮箱故障时振动信号特点,提出了一种基于小波分解和最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合的齿轮箱故障诊断方法。通过对齿轮箱振动信号进行小波分解,得到各分解节点对应频率段的重构信号和节点的能量,并将各节点能量组成的特征向量... 根据齿轮箱故障时振动信号特点,提出了一种基于小波分解和最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合的齿轮箱故障诊断方法。通过对齿轮箱振动信号进行小波分解,得到各分解节点对应频率段的重构信号和节点的能量,并将各节点能量组成的特征向量作为诊断模型的特征向量,输入到LS-SVM多类分类器中进行故障识别。诊断结果表明:该方法能够准确地识别风力发电机组齿轮箱的常见故障。 展开更多
关键词 风力发电机组齿轮箱 故障诊断 最小二乘支持向量机 小波分解
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Neural Networks for Condition Monitoring of Wind Turbines Gearbox
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作者 Roque Filipe Mesquita Brandao Jose Antonio Beleza Carvalho Fernando Pires Maciel Barbosa 《Journal of Energy and Power Engineering》 2012年第4期638-644,共7页
Wind energy is considered a hope in future as a clean and sustainable energy, as can be seen by the growing number of wind farms installed all over the world. With the huge proliferation of wind farms, as an alternati... Wind energy is considered a hope in future as a clean and sustainable energy, as can be seen by the growing number of wind farms installed all over the world. With the huge proliferation of wind farms, as an alternative to the traditional fossil power generation, the economic issues dictate the necessity of monitoring systems to optimize the availability and profits. The relatively high cost of operation and maintenance associated to wind power is a major issue. Wind turbines are most of the time located in remote areas or offshore and these factors increase the referred operation and maintenance costs. Good maintenance strategies are needed to increase the health management of wind turbines. The objective of this paper is to show the application of neural networks to analyze all the wind turbine information to identify possible future failures, based on previous information of the turbine. 展开更多
关键词 Condition monitoring maintenance neural networks wind energy.
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