| 风电机组齿轮箱故障分类方法研究 |
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| 引用本文： | 李状,马志勇,姜锐,柳亦兵. 风电机组齿轮箱故障分类方法研究[J]. 机械设计与制造, 2015, 0(2): 177-180 |
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| 作者姓名： | 李状 马志勇 姜锐 柳亦兵 |
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| 作者单位： | 华北电力大学能源动力与机械工程学院,北京,102206 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金，中央高校基本科研业务费专项资金资助 |
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| 摘 要： | 风电机组齿轮箱的运行工况复杂多变,很难获取大量的所有已知故障的样本数据,为了能够实现在无已知样本数据条件下的故障分类,提出了一种基于ART2神经网络和C-均值聚类算法的风电机组齿轮箱故障分类方法。首先利用ART2无监督神经网络实现样本数据的初步分类,再利用C-均值聚类算法对分类结果进行修正,克服了由于原始神经网络算法存在"硬竞争"导致分类精度下降的问题。分析结果表明提出的方法具有更高的分类准确度,能够对健康和不同故障类型的风电机组齿轮箱进行准确分类识别。
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| 关 键 词： | 风电机组 齿轮箱 ART2神经网络 C-均值聚类 无监督分类 故障诊断 |
Research on Fault Classification Method of Wind Turbine Gearbox |
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| LI Zhuang,MA Zhi-yong,JIANG Rui,LIU Yi-bing. Research on Fault Classification Method of Wind Turbine Gearbox[J]. Machinery Design & Manufacture, 2015, 0(2): 177-180 |
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| Authors: | LI Zhuang MA Zhi-yong JIANG Rui LIU Yi-bing |
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| Affiliation: | LI Zhuang;MA Zhi-yong;JIANG Rui;LIU Yi-bing;School of Energy,Power and Mechanical Engineering,North China Electric Power University; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Wind Turbine Gearbox ART2 Neural Network C-Means Clustering Unsupervised Classification Fault Diagnosis |
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