[發明專利]風力發電機組齒輪箱故障診斷方法在審
| 申請號： | 201510166216.X | 申請日： | 2015-04-09 |
| 公開（公告）號： | CN104792520A | 公開（公告）日： | 2015-07-22 |
| 發明（設計）人： | 郭艷平;熊宇;晏華成;宋國翠;張遠海;左紅英 | 申請（專利權）人： | 中山火炬職業技術學院 |
| 主分類號： | G01M13/02 | 分類號： | G01M13/02 |
| 代理公司： | 中山市銘洋專利商標事務所(普通合伙) 44286 | 代理人： | 鄒常友 |
| 地址： | 528400 廣東省*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 風力 發電 機組 齒輪箱 故障診斷 方法 | ||
【權利要求書】：
1.一種風力發電機組齒輪箱故障診斷方法，其特征在于，包括以下步驟：
步驟1：通過加速度傳感器采集原始振動信號，齒輪箱傳感器測點包括齒輪箱輸入軸軸承、齒輪箱行星齒輪側、齒輪箱中間軸側和齒輪箱高速軸軸承各自的水平位置和垂直位置；
步驟2：對采集到的原始振動信號按時間標簽提取n個樣本點，對提取到的原始振動信號x(t)進行LMD方法分解，可得若干個瞬時頻率具有物理意義的PF分量，即
式中，x(t)-原始振動信號時域幅值，PFi-第i個分量，r-殘余函數；
步驟3：依次計算n個PF分量與原始振動信號之間的相似系數，選擇相似系數最大的PF分量用于信號重構；
步驟4：對重構信號進行Hilbert包絡解調分析，并提取故障特征量；
步驟5：對所有樣本進行上述步驟1-4的故障特征量提取，并基于數據密度選擇初始聚類中心；
步驟6：應用優化K均值聚類算法對所有樣本進行分類，即可得每個樣本的故障部位和故障程度。
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