基于小波包和改进核最近邻算法的风机齿轮箱故障诊断方法

齿轮箱作为风力机组的核心部件,故障频发,研究风机齿轮箱的故障诊断方法意义重大。针对最近邻(KNN)诊断方法对离群噪声不敏感和诊断精度较低的缺陷,提出了基于小波包和改进核最近邻算法的风机齿轮箱故障诊断方法。该方法应用小波包分析技术对故障特征进行提取,利用互近邻准则将故障数据集中的离群噪声点剔除,构建出基于核空间的改进型最近邻分类决策规则来识别齿轮箱的故障类型。试验表明:该方法可以有效地提升故障诊断精度和鲁棒性,为智能诊断技术的研究提供新思路。