基于模糊核聚类和引力搜索的风电齿轮箱故障诊断

【摘要】：为了诊断风电齿轮箱已知类别和未知类别的故障,提出了基于模糊核聚类和引力搜索的故障诊断方法。首先建立以训练样本分类错误率为目标的聚类模型,利用模糊核聚类对训练样本进行分类;然后利用引力搜索算法求解聚类模型,获得最优分类结果下每个类的类心;最后根据新样本与各类心之间的核空间样本相似度判断属于已知故障或者未知故障。结果表明,该方法准确度高,可有效用于风电齿轮箱故障诊断。 【作者单位】： 华北电力大学;
【关键词】： 模糊核聚类 引力搜索 风电机组齿轮箱 故障诊断
【基金】：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) 中国华能集团科技项目(HNKJ13-H20-05)
【分类号】：TM315
【正文快照】： 0引言齿轮箱是风电机组传动链的关键设备,风电机组运行环境恶劣,导致齿轮箱故障频繁发生,不仅事后维修工作难度大,而且费用高。因此对风电机组齿轮箱进行有效的监测和故障诊断具有重要意义。故障诊断的本质是对故障信息的模式识别与分类[1]。近年来,国内外的许多学者将模式识

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