EMD分解和支持向量机技术在风电齿轮箱早期齿轮磨损故障诊断中的应用
EMD分解和支持向量机技术在风电齿轮箱早期齿轮磨损故障诊断中的应用【摘要】:针对目前风电机组齿轮箱故障率很高,特别是对兆瓦级风电机组齿轮箱早期齿轮故障缺乏有效诊断经验的现状,提出E
【关键词】: 早期故障 EMD分解 支持向量机
【分类号】:TM315
【正文快照】: 近年来,国内外风力发电机故障率最高的部件当数齿轮箱。齿轮箱的状态监测与故障诊断已迫在眉睫。以代表风电齿轮箱的行星齿轮箱为试验平台,对其早期故障进行研究。1方法理论1.1基本方法没有缺陷的正常齿轮,其振动主要是由于齿轮自身的刚度等引起的。正常齿轮由于刚度的影响,
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转子启动过程HMM故障诊断方法研究 冯长建,丁启全,吴昭同,李志农
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状态监测技术在水口水电厂应用综述 林礼清;
一起35kV互感器氢气超标现象的分析及处理 陈鸿适;
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变压器状态检修油色谱在线监测系统的应用 黄顺丽;
雅砻江流域梯级电站群设备集中管理方法初探 丁仁山;廖波;
电力设备状态检修策略的初步实践与思考 张红洁;吴伟;
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10kV地下电缆早期故障检测与识别方法探讨 戴铭
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