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风电齿轮箱故障诊断的新方法.docx

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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

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