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LWPEE与SVM在风电齿轮箱故障诊断中的应用

关注热度:160   来源:新能源学术论文  作者:董海江 赵春华 万诗庆 汪伟
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【摘要】:针对风电增速齿轮箱易出现轴承和齿轮点蚀、磨损等故障问题,提出了一种基于提升小波包能量熵(LWPEE)与支持向量机(SVM)相结合的故障诊断方法,以更适应非平稳非线性振动信号处理和在线故障诊断。
【作者单位】:三峡大学机械与材料学院
【关键词】:故障诊断 提升小波包能量熵 支持向量机
【基金】:国家自然科学基金(No.51075234)资助
【分类号】:TH165.3;TN911.7
【正文快照】:
该方法主要依据提升小波、小波包、能量熵、支持向量机等技术。小波包分析是继小波分析之后提出的一种新型的多尺度分析方法[1],解决了小波分析在高频部分分辨率差的缺点,体现了比小波分析更好的处理效果。提升小波分析是显示出许多优势的第二代小波。两者相结合的提升小波包


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关键词: 故障诊断

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