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基于ITD和LS - SVM的风力发电机组轴承故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
为了更好地识别出复杂条件下风力风电机组主轴承的运行状态,提出了基于固有时间尺度分解(ITD)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的风电机组轴承故障诊断方法。该方法首先将调心滚子轴承振动信号分解成若干个固有旋转分量和一个趋势分量之和。然后,对前几个固有旋转分量的瞬时幅值进行频谱分析,找出频谱中外圈、内圈、滚动体故障特征频率处以及转动频率处的幅值,将其作为故障特征向量。最后,将故障特征向量输入LS-SVM来识别机组轴承的运行状态。实验结果表明,该方法可以快速、较准确地诊断出风力发电机组轴承故障。 相似文献
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为了克服传统次同步谐振机电耦合仿真中仅采用简化的集中质块轴系模型而不能获取机组轴系细节扭矩动态的缺陷,设计了基于PSCAD和ANSYS软件的机—电联合仿真方法,建立了新的耦合机制,通过数据通信实现了两个软件间转速和转矩等接口信息的交换,从而可用复杂的连续质块模型替代原有的简化质块模型,使机电耦合动态分析更加完整和严谨,进而为深入的疲劳分析提供了基础数据。对印度某电厂机组出现的次同步谐振问题进行了实例分析,获得了轴系特定轴段的动态扭矩响应,验证了方法的可行性和有效性。 相似文献
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时频等高图在旋转机械振动故障信号检测中的应用 总被引:7,自引:1,他引:7
提出用基于Morlet小波变换的时频等高图检测信号中奇异性的方法。旋转机械某些故障发生时将产生具有奇异性的非平稳信号,检没出振动信号中的奇异性对于设备状态监测和故障早期诊断很有意义。小波变换在时域和频域内同时具有局部化能力,是分析故障信号奇异性的有利工具,为旋转机械故障检测提供了新思路。文中通过对仿真的旋转机械转子各类振动突变信号进行分析,说明Morlet小波时频等高图能直观表示信号中的微弱奇异成分,可以有效提取信号中的微弱奇异特征。 相似文献
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基于INTRANET的发电机组远程监测与诊断系统 总被引:1,自引:0,他引:1
论述了远程监测与诊断系统基于Internet的实现,由于充分利用了互联网技术以及三层式应用程序模式,使得该系统具有良好的稳定性和可扩充性,可以满足现代发电企业对机组安全性,经济性的要求,同时,由于信息的高度共享,可以大大促进监测与诊断技术的发展。 相似文献
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