【摘 要】
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应用隐马尔科夫模型识别风电机组齿轮箱故障模式,研究振动信号特征提取方法,并根据特征值的敏感程度进行优化选择;应用两种隐马尔科夫模型(HMM)对齿轮箱在不同运行状态下的振
【机 构】
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华北电力大学能源动力与机械工程学院,中国电力科学研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51376062);国家电网公司科技项目
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应用隐马尔科夫模型识别风电机组齿轮箱故障模式,研究振动信号特征提取方法,并根据特征值的敏感程度进行优化选择;应用两种隐马尔科夫模型(HMM)对齿轮箱在不同运行状态下的振动信号进行分析识别,并且对识别结果进行对比。结果表明:隐马尔可夫模型能快速有效地识别齿轮箱中磨损、断齿等故障模式,适用性良好,可应用于实际齿轮箱系统的故障诊断。
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