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文檔簡介
1、風力發(fā)電機組的故障診斷研究主要是對其設(shè)備振動信號的分析與研究。很多機械故障的振動信號都是非線性、非平穩(wěn)信號,因此對這些信號的處理是故障診斷的關(guān)鍵部分。
本文首先對小波分析、小波包(WPA)變換和希爾伯特黃變換(HHT)進行了研究,并將這些方法用于風機故障特征提取。小波分析是將故障信號進行分解和重構(gòu),獲得各層重構(gòu)信號的能量經(jīng)過歸一化處理后作為特征向量;小波包變換是利用小波包的自適應(yīng)性將振動信號分解到不同的頻帶,計算各頻帶的能量并
2、進行歸一化處理后作為特征向量;希爾伯特黃變換是先使用經(jīng)驗模態(tài)分解法(EMD)把信號分解為含有單一特征尺度的本征模態(tài)函數(shù)(IMF)分量,提取前幾個IMF分量信號的能量作為故障信號的特征向量。文章以 MATLAB軟件為仿真平臺,通過編程實現(xiàn)這三種故障特征提取算法,并且以某種故障信號為例,對三種算法進行了仿真實驗。
然后構(gòu)建了基于最小二乘支持向量機(LS_SVM)的風力發(fā)電機組故障診斷模型用于設(shè)備故障狀態(tài)的識別。
最后以某
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