風(fēng)機(jī)齒輪箱多故障診斷問(wèn)題研究.pdf

1、隨著風(fēng)電產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的穩(wěn)定安全運(yùn)行和故障診斷越來(lái)越受到科學(xué)研究者的注意。齒輪箱是風(fēng)機(jī)傳動(dòng)鏈的一個(gè)重要組成部件，它在運(yùn)行中會(huì)受多種因素影響;齒輪箱一旦發(fā)生故障，就可能引發(fā)風(fēng)機(jī)傳動(dòng)鏈的崩潰。因此，齒輪箱的故障診斷研究對(duì)于維持風(fēng)機(jī)的正常運(yùn)行具有重要意義。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴提出了一種新的欠定盲源分離算法來(lái)解決齒輪箱多故障診斷問(wèn)題。該算法將盲源分離問(wèn)題分解為兩個(gè)子問(wèn)題，即源信號(hào)數(shù)目估計(jì)和源信號(hào)恢復(fù)。源信號(hào)數(shù)目由經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)

2、分解(empirical mode decomposition，EMD)、奇異值分解(singular value decomposition，SVD)和K均值(K-means)聚類聯(lián)合算法估計(jì)。然后，輸入信號(hào)通過(guò)短時(shí)傅立葉變換轉(zhuǎn)換到時(shí)-頻域。最后，通過(guò)模糊C聚類估計(jì)混疊矩陣，恢復(fù)源信號(hào)采用的是最小化l1范數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果清晰地驗(yàn)證了算法在處理齒輪箱非線性多故障問(wèn)題時(shí)的有效性。⑵基于支持向量機(jī)(support vector machine，