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基于决策融合的直驱风力发电机组轴承故障诊断
被引:28
作者:

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蒋东翔
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李少华
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机构: 电力系统及发电设备控制与仿真国家重点实验室(清华大学热能工程系)
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[1] 电力系统及发电设备控制与仿真国家重点实验室(清华大学热能工程系)
来源:
基金:
中国博士后科学基金;
关键词:
多源特征;
决策融合;
直驱风力发电机组;
调心滚子轴承;
故障实验;
特征提取;
故障诊断;
D O I:
10.13335/j.1000-3673.pst.2011.07.011
中图分类号:
TM315 [风力发电机];
学科分类号:
摘要:
基于振动信号时域、频域和包络谱等多源特征,采用决策融合方法构建了直驱风力发电机组轴承故障诊断模型。对直驱风力发电机组主轴轴承经常发生的外圈故障、内圈故障、滚动体故障以及正常运行4种状态进行了实验研究。选取具有较高故障区分度,适合风电机组轴承故障诊断的特征参数。以风电机组振动信号的时域特征、频域特征和包络谱频域特征为诊断样本,使用灰色关联分析方法对机组轴承故障进行初步诊断,然后用证据融合理论对不同证据进行决策信息融合,从而获得最终诊断结果。实验结果表明,该方法能较好地识别风力发电机组轴承故障。
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Wu, Bo
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唐晓军
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甘肃省电力交易中心 电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室(清华大学电机工程与应用电子技术系)

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周建中
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李超顺
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机构: 华中科技大学水电与数字化工程学院