小波包变换和RBF网络在风电机组传动链故障诊断的应用研究

【摘要】：风电机组传动链故障特征类型丰富,故障信息量大,提出将振动信号作为其故障特征信息的载体,通过小波包变换进行特征提取。应用RBF神经网络的非线性映射能力和自适应学习能力,以提高故障诊断的准确性,详细分析了进行两级神经网络识别的思想,应用第一级神经网络进行故障分类,应用第二级神经网络进行具体故障识别。给出了故障诊断试验,该试验充分说明应用小波包算法进行故障特征提取可以有效地实现故障信号的预处理,进行两级神经网络可以有效提高故障诊断效率。 【作者单位】： 长葛市电力工业公司;
【关键词】： 传动链 小波包 RBF神经网络 故障诊断 特征提取
【基金】：河南省科技厅科技攻关计划资助项目(122102210416,112102210339)
【分类号】：TH165.3;TP183
【正文快照】： 0引言风电机组传动链结构复杂,其典型故障主要涉及主轴、齿轮箱、滚动轴承等关键部件,每一部件有对应有多种故障特征,如主轴故障有轴不平衡,轴不对中等故障;齿轮箱有齿轮磨损、断齿、齿轮点蚀等多种故障;滚动轴承有内圈缺陷、外圈缺陷和滚动体缺陷等多种故障[1]。由于风电机组

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