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| 风力发电机齿轮箱故障诊断系统的设计与实现 | |
| 摘 要： | 针对风力发电机关键部件齿轮箱故障频率高、诊断难的问题,开发了包含传统时频域分析和现代分析模块的故障诊断系统。该系统对所采集的振动信号进行了小波去噪、小波包分解并重构后得到各频段能量占比的特征向量,将该特征向量输入到Back Propagation(BP)神经网络模型进行振动信号与正常或各故障状态之间映射,从而智能识别运行状态。应用Matlab和Labview开发系统,输入齿轮箱的4种典型运行状态进行验证,结果表明,所设计的系统可较好地对风机齿轮箱的故障进行诊断。 |
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