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摘要:
针对风电机组齿轮箱在时变工况下的振动信号具有非平稳特性,提出一种谱峭度和 Vold-kalman 阶比跟踪(Vold-Kalman Filter Based Order Tracking, VKF-OT)相结合的故障特征提取方法.以转频和啮合频率作为VKF-OT的提取频率,获得随转速变化的阶比信号,通过阶比信号复包络直接求两种频率分量的幅值、相位,经实验分析这种方法能保留齿轮箱的瞬变信息.而后计算两种频率分量的谱峭度,以最大谱峭度对应的频率带能量与原阶比信号总能量之比作为故障特征,最后采用高斯混合模型对风电机组齿轮箱在不同工况下的150组振动信号进行特征描述,运用最大贝叶斯分类器实现故障识别.故障识别率表明该方法可有效地识别任意时变工况下的齿轮早期局部微弱故障.
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文献信息
篇名 谱峭度和Vold-kalman阶比跟踪在风电机组齿轮箱故障诊断中的应用
来源期刊 机床与液压 学科 工学
关键词 时变工况 谱峭度 Vold-kalman阶比跟踪 故障特征提取 高斯混合模型
年,卷(期) 2018,(5) 所属期刊栏目 故障诊断与可靠性
研究方向 页码范围 138-142
页数 5页 分类号 TH17
字数 3270字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3881.2018.05.032
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孙文磊 新疆大学机械工程学院 325 1422 16.0 21.0
2 章翔峰 新疆大学机械工程学院 30 41 4.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
时变工况
谱峭度
Vold-kalman阶比跟踪
故障特征提取
高斯混合模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
机床与液压
半月刊
1001-3881
44-1259/TH
大16开
广州市黄埔区茅岗路828号
46-40
1973
chi
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20801
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44
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