基于Fisher准则的风电齿轮箱故障识别

【摘要】：采用主分量分析(PCA)和Fisher准则对实际运行的健康机组和故障机组的齿轮箱进行分类识别。首先提取齿轮箱振动信号的多维时域特征值,利用PCA实现特征压缩,然后利用Fisher准则对降维空间特征数据进行分类识别,给出分类阈值。结果表明,尽管不同时域特征值对于齿轮故障的敏感程度不同,但是利用PCA在实现降维的同时,仍保留了原有特征空间的差异信息,利用Fisher准则可以成功实现对不同状态的分类识别。 【作者单位】：北京金风科创风电设备股份有限公司测试技术部 华北电力大学能源动力与机械工程学院
【关键词】：风电机组 齿轮箱 故障诊断 主分量分析 Fisher准则
【分类号】：TH165.3
【正文快照】： 1前言(Introduetion)增速齿轮箱是大型风电机组的关键部件。由于工作载荷复杂多变，环境条件恶劣，齿轮箱故障率比较高。根据有关统计，齿轮箱故障造成的风电机组发电量损失远大于其它部件。因此加强对风电机组齿轮箱的运行状态监测与故障诊断，对于保证机组的安全可靠运行，

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