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基于模糊聚类分析的大型风力发电机齿轮箱故障诊断研究

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为了更好的识别出复杂条件下风力发电机齿轮箱的运行状态,本文提出了一种基于模糊聚类分析的风力发电机齿轮箱故障诊断方法,该方法首先采集不同工况下的振动信号,然后提取反映齿轮箱典型故障的时域和频域特征参数,最后应用模糊聚类分析的故障诊断方法来识别风力发电机齿轮箱的运行状态.实验结果表明该方法可以较快速、准确地诊断出风力发电机齿轮箱的故障。

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来源
《2013工业与信息化产品环境技术研讨会》|2013年|207-210|共4页
会议地点云南大理
作者
LI Hai-bo; 李海波; CHEN Chang-zheng; 陈长征; ZUO Qiu-yang; 左秋阳; LV Peng; 吕鹏;
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作者单位

中国电子学会;

环境技术杂志社;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TM315:TM307.1;
关键词
风力发电机; 齿轮箱结构; 故障诊断; 模糊聚类分析;

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