风电齿轮箱故障诊断的新方法.docx

风电齿轮箱故障诊断的新方法

目录

内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1风电齿轮箱故障诊断的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2现有故障诊断方法的局限性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.3新方法的研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

风电齿轮箱故障诊断新方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

2.1新方法的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.2新方法的优势与特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

数据采集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

3.1风电齿轮箱运行数据采集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

3.2数据预处理方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

故障特征分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

4.1故障特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

4.1.1时域特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

4.1.2频域特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

4.1.3时频域特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

4.2特征选择与降维．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

4.2.1主成分分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.2.2线性判别分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

故障诊断模型建立．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

5.1诊断模型选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

5.1.1支持向量机．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

5.1.2人工神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

5.1.3随机森林．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

5.2模型训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

5.2.1模型参数调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

5.2.2模型验证与测试．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

实验与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

6.1实验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

6.2实验数据．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

6.3实验结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

6.3.1故障识别准确率．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

6.3.2故障诊断效率．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

6.3.3模型鲁棒性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

1.内容概览

1.内容概览

在风电齿轮箱的故障诊断领域，传统的检测方法往往依赖于定期的维护和人工检查。然而，这种方法存在诸多局限性，包括重复性高、效率低下以及难以预测潜在故障等问题。为了解决这些问题，本研究提出了一种基于数据驱动的新型风电齿轮箱故障诊断方法。该方法旨在通过采集和分析大量的运行数据，利用机器学习算法来识别和预测潜在的故障模式，从而减少不必要的维护工作并提高诊断的准确性和效率。

首先，我们收集了风电齿轮箱在不同工