【摘 要】
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针对现阶段在齿轮箱的状态监测方法中遇到的问题,提出一种以易于采集的油温信号来对齿轮箱故障进行预警的分析方法;通过非线性状态估计法(nonlinear state estimate technolo
【机 构】
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天津职业技术师范大学汽车与交通学院,河北工业大学电气工程学院,河北工业大学控制科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金项目(51107030);河北省自然科学基金青年基金资助项目(E2012202070);天津职业技术师范大学科研发展基金项目(KJY1304);天津职业技术师范大学科研发展基金项目(KJ13-06);天津市科学技术普及项目(13KPXM01SY016)
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针对现阶段在齿轮箱的状态监测方法中遇到的问题,提出一种以易于采集的油温信号来对齿轮箱故障进行预警的分析方法;通过非线性状态估计法(nonlinear state estimate technology)建立齿轮箱的温度预测模型,之后根据统计温度预测残差的变化趋势,然后与通过验证集合确定出的残差均值和标准差的故障阈值进行对比,以实现及早发现齿轮箱的潜在故障,优化运行的效果;并且与神经网络预测方法进行对比分析,结果表明非线性状态估计法对风电齿轮箱进行故障预警有着较好的效果。
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