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【摘 要】
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近几年我国的风电产业实现了高速发展,但背后还存在很多困难和挑战。风电机组传动链中的轴承因长期受交变载荷的影响,极易发生故障,严重影响机组正常运行。为对风电机组传动链轴承故障实现有效的诊断分析,本文以风机传动链末端的发电机轴承作为研究对象,从故障特征提取和故障模式识别两个方面进行研究,提出了一种基于EEMD分解和DE-SVM模型结合的故障诊断方法,并通过现场试验验证了该方法的有效性,为风机传动链轴承
【机 构】
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山东理工大学
【出 处】
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山东理工大学
【发表日期】
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2022年01期
【基金项目】
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淄博市校城融合发展项目:基于SCADA大数据驱动的风电机组智能预警技术研究与开发（2020ZCXCZH01）
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