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基于EEMD和BP神经网络的风机齿轮箱故障诊断方法
引用本文:游子跃,王宁,李明明,李亚强,王皓. 基于EEMD和BP神经网络的风机齿轮箱故障诊断方法[J]. 东北电力学院学报, 2015, 0(1)
作者姓名:游子跃  王宁  李明明  李亚强  王皓
作者单位:1. 吉林大学 通信工程学院,长春,130022
2. 吉林大学 网络中心,长春,130022
3. 天津海运职业学院,天津,300350
基金项目:天津市科技兴海项目-海上风电机组的在线监测与故障预警平台研制及产业化
摘    要:根据风机齿轮箱故障信号的非平稳特性,提出一种基于总体平均经验模式分解(EEMD)和BP神经网络的风机齿轮箱故障诊断方法。首先,对原始信号进行小波去噪。然后,对故障信号进行EEMD分解,将其分解为多个固有模态函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)之和,选取若干含有主要故障信息的IMF分量做进一步分析。最后,从各IMF分量中提取故障信号能量特征参数,将归一化后的能量特征参数作为BP神经网络输入参数进行故障诊断。实测结果表明:该方法故障诊断准确率达到了99%左右。可以准确、有效的对风机齿轮箱进行故障诊断。

关 键 词:风机齿轮箱  故障诊断  EEMD  神经网络  小波变换  LabVIEW

Method Offan Fault Diagnosis of Gearbox Based on EEMD and BP Neural Network
YOU Zi-yue,WANG Ning,LI Ming-ming,LI Ya-qiang,WAMG Hao. Method Offan Fault Diagnosis of Gearbox Based on EEMD and BP Neural Network[J]. Journal of Northeast China Institute of Electric Power Engineering, 2015, 0(1)
Authors:YOU Zi-yue  WANG Ning  LI Ming-ming  LI Ya-qiang  WAMG Hao
Abstract:
Keywords:Wind turbine gearbox  Fault diagnosis  EEMD  Neural network  Wavelet transform  LabVIEW
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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