基于Fisher准则的风电齿轮箱故障识别
基于Fisher准则的风电齿轮箱故障识别【摘要】:采用主分量分析(PCA)和Fisher准则对实际运行的健康机组和故障机组的齿轮箱进行分类识别。首先提取齿轮箱振动信号的多维时域特征
【关键词】:风电机组 齿轮箱 故障诊断 主分量分析 Fisher准则
【分类号】:TH165.3
【正文快照】: 1前言(Introduetion)增速齿轮箱是大型风电机组的关键部件。由于工作载荷复杂多变,环境条件恶劣,齿轮箱故障率比较高。根据有关统计,齿轮箱故障造成的风电机组发电量损失远大于其它部件。因此加强对风电机组齿轮箱的运行状态监测与故障诊断,对于保证机组的安全可靠运行,
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