一种改进的MRVM方法及其在风电机组轴承诊断中的应用

• 作者: 王波 王志乐 熊鑫州 张健康
• 来源期刊: 太阳能学报
• 关键词: 故障诊断 风电机组 滚动轴承 多分类相关向量机 概率值
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 页码范围: 215-221
• 页数: 7页
• 分类号: TH212|TH213.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.19912/j.0254-0096.tynxb.2018-0773

摘要

针对风力机电组轴承故障难以诊断的问题,提出一种基于改进多分类相关向量机(MRVM)的风力机电组主轴轴承概率性智能故障诊断方法.首先,为了减少人为设定核参数的主观性以提高其分类性能,提出MRVM最优核参数自适应选取方法;然后,通过仿真实验结果验证所提方法的有效性及优越性;最后,以风电机组主轴滚动轴承故障诊断为实例,提取小波包能量为故障特征输入到改进后的MRVM中进行故障识别.实验结果表明,该方法可提高故障诊断准确率及效率,同时可输出故障诊断结果的概率信息,为实际检修人员提供更多参考信息.此外,通过与其他方法的对比实验进一步表明该方法在智能故障诊断方面的优越性.