基于极限学习机的风电机组主轴承故障诊断方法

【摘要】：针对传统故障诊断方法在风电机组主轴承的故障诊断中诊断准确率不高的问题,引入了一种改进粒子群优化(PSO)算法,并结合交叉验证(CV)优化极限学习机(ELM)的方法。利用ELM建立故障诊断模型,采用主轴承振动信号的代表性时域特征参数作为模型输入,结合改进PSO算法和CV用于模型的参数优化,用于风电机组主轴承的故障诊断。实例分析表明,文章提出的方法可以快速、有效地诊断风电机组主轴承的故障,与LS-SVM,SVM和BPNN等方法相比,诊断准确率更高。 【作者单位】： 华北电力大学电气与电子工程学院;
【关键词】： 风电机组 主轴承 故障诊断 极限学习机 改进粒子群优化算法
【分类号】：TM614
【正文快照】： 0引言近年来,风力发电技术的研究和应用不断深入,并得到了迅猛的发展[1]~[4]。风电机组大多安装在非常恶劣的自然环境下,很容易受到变速、变方向的风力冲击和温差的影响,风电机组容易发生故障。主轴承是风电机组中至关重要的传动部件,起着减少部件相对运动的阻力和支撑导向作

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