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基于EEMD和模糊C均值聚类的风电机组齿轮箱故障诊断

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 14:57:51
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基于EEMD和模糊C均值聚类的风电机组齿轮箱故障诊断【摘要】:针对风电机组齿轮箱中齿轮故障特征提取与故障诊断问题,提出一种基于集合经验模式分解(EEMD)、奇异谱熵和模糊C均值聚类

【摘要】:针对风电机组齿轮箱中齿轮故障特征提取与故障诊断问题,提出一种基于集合经验模式分解(EEMD)、奇异谱熵和模糊C均值聚类的故障诊断方法。首先对原始振动信号进行EEMD分解,得到各阶本征模态函数(IMF)构成的特征模式矩阵。接着对该特征模式矩阵求奇异谱熵值,奇异谱熵值的大小能反映部件的工作状态和故障类型。最后,将得到的奇异谱熵值矩阵进行模糊聚类分析并得到分类结果。通过对齿面磨损、齿面剥落和正常3种齿轮状态分别使用EMD法和EEMD法进行故障分类对比,结果验证了该方法的有效性和可行性,同时证明EEMD法具有更好的分类效果。 【作者单位】: 陕西省水利电力勘测设计研究院;西安理工大学水利水电学院;国网陕西省电力公司培训中心;
【关键词】风电机组 齿轮箱 故障诊断 集合经验模式分解 奇异谱熵 模糊C均值聚类
【基金】:国家自然科学基金(51279161)
【分类号】:TM315
【正文快照】: 0引言1诊断方法在风电迅猛发展的同时,风电机组的运行维1.1 EMD和EEMD护、故障诊断技术已成为风力发电中亟需解决的新经验模式分解(问题。作为风电机组重要组成部分的齿轮箱由于内EMD)将原信号x(t)分解为若干个本征模态函数(部结构和受力情况较复杂,在机组运行故障中占很IMF)c

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