电网技术

2011, v.35;No.332(07) 36-41

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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
Fault Diagnosis of Spherical Roller Bearing of Direct-Drive Wind Turbine Based on Decision Fusion

安学利;蒋东翔;李少华;

摘要(Abstract):

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。

关键词(KeyWords): 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

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家重点基础研究发展计划项目(973项目)(2007CB210304);; 中国博士后科学基金资助项目(20090460273)~~

作者(Author): 安学利;蒋东翔;李少华;

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参考文献(References):

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