基于异类信息特征融合的齿轮箱故障诊断方法

来源 :2015输变电年会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:shenbin880109
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本文针对风电机组齿轮箱单一故障信号的局限性和故障特征存在较强非线性关系的特点,提出了一种基于异类信息特征融合的故障诊断方法.该方法以采集的振动信号、温度信号和润滑油信号为原始信源,分别提取它们的峭度、小波包频带能量,齿轮箱轴承温度、齿轮箱油温,润滑油粘度作为特征值.考虑到特征值之间的相关性,利用主成分分析法对原始特征值的组合进行降维融合,得到信息互补的特征量.将融合特征通过遗传算法优化的神经网络进行模式识别.仿真测试表明了该方法比同类信息特征融合法具有更高的诊断精度。
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