基于支持向量机的风电偏航回转支承故障诊断

【摘要】：针对风电回转支承故障样本少、信号微弱且不易提取的特点,提出一种基于小波能谱和支持向量机相结合的故障诊断方法。采用加速度信号的小波能谱与温度、扭矩信号组合构成特征向量,用支持向量机对正常、单个螺栓断裂、多个螺栓断裂3种状态进行分类识别,结果分类准确率都达到100%。样本不变,采用BP神经网络方法分类的准确率分别为84%、92%和80%。结果表明,支持向量机方法比BP神经网络更适用于风电回转支承的故障诊断。 【作者单位】： 南京工业大学机械与动力工程学院;
【关键词】： 支持向量机 回转支承 故障诊断
【基金】：国家十二五科技支撑计划(2011BAF09B02) 国家自然科学基金(51105191)
【分类号】：TH165.3
【正文快照】： 回转支承由于设计、制造、安装和使用过程中的各种因素会产生各种故障。其中有滚珠(或滚柱)滚道点蚀磨损导致间隙增大、保持架碎裂、内外圈与上下金属结构的连接螺栓断裂等[1]。这些故障都可以通过振动表现出来,其次在实际使用过程中还会出现滚道润滑油脂温度升高、扭矩增大、

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