齿轮箱故障诊断

作品数：510被引量：2353H指数：20
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基于ISDP和膨胀胶囊网络的风电机组齿轮箱故障诊断
《智慧电力》2025年第3期27-34,共8页李俊卿 韩小平 黄涛 张承志 刘若尧 何玉灵 刘雨田 
国家自然科学基金资助项目(52177042)。
针对风电机组齿轮箱故障信号受多噪声、多转速影响难以处理的问题,提出一种基于优化变分模态分解(VMD)的改进对称点图(ISDP)和膨胀胶囊网络(DCapsNet)结合的故障诊断方法。首先,提出利用均方根误差和皮尔逊相关系数优化VMD最佳分解数量...
关键词：齿轮箱 故障诊断 变分模态分解 胶囊网络 对称点图 
基于NGO-VMD和改进GoogLeNet的齿轮箱故障诊断方法被引量：1
《机床与液压》2024年第12期193-201,共9页李俊卿 刘若尧 何玉灵 
国家自然科学基金面上项目(52177042)。
目前的齿轮箱故障诊断方法,在多转速工况及噪声干扰下,存在过拟合及诊断效果不佳的问题。针对此问题,提出一种北方苍鹰(NGO)算法优化变分模态分解(VMD)结合改进GoogLeNet的齿轮箱故障诊断方法。使用NGO对VMD进行参数寻优,利用优化后的VM...
关键词：变分模态分解(VMD) 北方苍鹰优化(NGO)算法 改进GoogLeNet 齿轮箱故障诊断 
基于AFSA-PSO-LSSVM的风电机组齿轮箱故障诊断被引量：5
《郑州大学学报（理学版）》2022年第3期81-87,共7页王一宁 甄成刚 韩瑶瑶 
国家自然科学基金项目(51677072);北京市自然科学基金项目(4182061)。
针对LSSVM算法参数优化选取的问题,提出一种结合人工鱼群(AFSA)和粒子群优化(PSO)的混合智能算法,优化LSSVM的参数,利用AFSA算法进行全局寻优搜索参数初值,PSO算法局部更新最优解、加速跳出局部最优。最后通过对风电机组齿轮箱振动加速...
关键词：风电机组 齿轮箱 故障诊断 AFSA-PSO-LSSVM 
主成分-灰色关联分析方法的风电机组齿轮箱故障诊断被引量：2
《可再生能源》2017年第4期508-514,共7页顾煜炯 贾子文 尹传涛 曹力 雷启龙 
神华集团科技创新项目(SHJT-12-24);中央高校基本科研业务专项基金(2016XS27)
针对风电机组变工况运行造成设备故障诊断困难的问题,提出了主成分-灰色关联分析方法,解决风电机组齿轮箱故障诊断问题。通过阶比重采样方法对信号进行预处理,消除原始数据非线性带来的不良影响;考虑到信号能量变化会对分析带来误差,用...
关键词：风电齿轮箱 阶比重采样 无量纲参数 主成分分析 灰色关联分析 
大数据处理技术在风电机组齿轮箱故障诊断与预警中的应用被引量：64
《电力系统自动化》2016年第14期129-134,共6页张少敏 毛冬 王保义 
国家自然科学基金资助项目(61300040);河北省高等学校科学研究计划资助项目(Z2012077)~~
风电机组状态监测数据具有量大、多源、异构、复杂、增长迅速的电力大数据特点。现有的故障诊断与预警方法在处理大数据时难以在保证精度情况下进行快速处理,故提出了结合Storm实时流数据处理和Spark内存批处理技术的风电机组在线故障...
关键词：风电机组 故障诊断 故障预警 弹性分布式数据集 内存批处理 流数据处理 
循环平稳分析在齿轮箱故障诊断中的应用研究
《科技创新与应用》2016年第17期65-65,共1页张志斌 高韬 宋晓菲 
国家自然科学基金(51306058;71102174);河北省科技支撑计划重点项目(15212204D)
传统的基于振动分析的齿轮箱故障诊断是建立在振动响应信号平稳性的假设下进行的,这种处理方法不能有效地识别信号中包含故障信息的时变统计量。齿轮箱在振动响应信号具有较为显著的非平稳性,可以视为循环平稳信号。文章在对循环平稳信...
关键词：循环平稳 齿轮箱 故障诊断 
齿轮箱故障诊断的频响修正法研究
《工业技术创新》2016年第3期315-317,共3页张志斌 王菁 高韬 
国家自然科学基金(51306058;71102174);河北省科技支撑计划重点项目(15212204D)
传统的齿轮箱故障诊断是通过在箱体上采集振动响应信号进行分析实现的,而振动响应信号是箱体内部各零部件对箱体的激励信号通过不同的传递路径叠加而成的复合振动信号。由于传递路径的影响,使得振动响应信号的变化不能如实地反映激励信...
关键词：频响修正 齿轮箱 故障诊断 
基于变分模态分解的齿轮箱故障诊断被引量：17
《电力科学与工程》2016年第1期23-26,共4页石敏 李影 王冰 武英杰 
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2014XS89)
为有效提取齿轮轻微故障特征,提出一种基于变分模态分解的齿轮箱故障诊断新方法。首先,采用多分量仿真信号,与经验模态分解进行对比分析,然后将该方法应用于齿轮轻微磨损故障诊断。结果表明,相对于经验模态分解,能够将多分量信号成功分...
关键词：变分模态分解 经验模态分解 齿轮 故障诊断 
结合C-均值聚类的自适应共振神经网络在风电机组齿轮箱故障诊断中的应用被引量：8
《动力工程学报》2015年第8期646-651,665,共7页李状 柳亦兵 马志勇 滕伟 
国家自然科学基金资助项目(51305135);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2014XS15);中国华能集团公司科技资助项目(HNKJ13-H20-05)
提出了一种结合C-均值聚类的自适应共振(Adaptive Resonance Theory 2,ART2)神经网络无监督学习分类方法,用于风电机组齿轮箱设备群的故障诊断.利用某风电场齿轮箱运行数据,采用ART2神经网络对样本数据进行初步分类,再采用C-均值聚类算...
关键词：风电机组齿轮箱 自适应共振神经网络 C-均值聚类 无监督学习 故障诊断 
基于小波包的EITD风力发电机组齿轮箱故障诊断被引量：13
《动力工程学报》2015年第3期205-212,共8页向玲 鄢小安 
国家自然科学基金资助项目(11072078);河北省自然科学基金资助项目(E2013502226)
基于三次样条插值和固有时间尺度分解中的线性变换,提出了集成固有时间尺度分解(EITD)方法,将该方法与小波包变换相结合,实现了风电机组齿轮箱故障的精确诊断.首先使用三次样条插值拟合基线控制点,将振动信号分解为一系列固有旋转分量;...
关键词：固有时间尺度分解方法 小波包分解 PR分量 关联维数 故障诊断 
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