【摘 要】
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针对风电机组齿轮箱发生复合故障时故障信号非平稳且包含特征量复杂,从而导致故障诊断无法达到理想效果的问题,提出基于混合布谷鸟改进灰狼优化算法(HCS-GWO)优化多分类支持向量机(MSVM)的诊断模型.以风电场的大量齿轮箱振动信号为基础,对去噪后的信号运用添加旁路滤波改进小波包进行分析,得到一维特征能量谱,并利用所提出的HCS-GWO-MSVM故障诊断模型进行故障分类,实验结果表明:与其他故障诊断模型相比,HCS-GWO-MSVM故障诊断模型可更加高效的识别齿轮箱复合故障.
【机 构】
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新疆大学可再生能源发电与并网技术教育部工程研究中心,乌鲁木齐 830047
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针对风电机组齿轮箱发生复合故障时故障信号非平稳且包含特征量复杂,从而导致故障诊断无法达到理想效果的问题,提出基于混合布谷鸟改进灰狼优化算法(HCS-GWO)优化多分类支持向量机(MSVM)的诊断模型.以风电场的大量齿轮箱振动信号为基础,对去噪后的信号运用添加旁路滤波改进小波包进行分析,得到一维特征能量谱,并利用所提出的HCS-GWO-MSVM故障诊断模型进行故障分类,实验结果表明:与其他故障诊断模型相比,HCS-GWO-MSVM故障诊断模型可更加高效的识别齿轮箱复合故障.
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