[发明专利]风力发电机组齿轮箱故障诊断方法在审
| 申请号： | 201510166216.X | 申请日： | 2015-04-09 |
| 公开（公告）号： | CN104792520A | 公开（公告）日： | 2015-07-22 |
| 发明（设计）人： | 郭艳平;熊宇;晏华成;宋国翠;张远海;左红英 | 申请（专利权）人： | 中山火炬职业技术学院 |
| 主分类号： | G01M13/02 | 分类号： | G01M13/02 |
| 代理公司： | 中山市铭洋专利商标事务所(普通合伙) 44286 | 代理人： | 邹常友 |
| 地址： | 528400 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 风力 发电 机组 齿轮箱 故障诊断 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种风力发电机组齿轮箱故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：通过加速度传感器采集原始振动信号，齿轮箱传感器测点包括齿轮箱输入轴轴承、齿轮箱行星齿轮侧、齿轮箱中间轴侧和齿轮箱高速轴轴承各自的水平位置和垂直位置；
步骤2：对采集到的原始振动信号按时间标签提取n个样本点，对提取到的原始振动信号x(t)进行LMD方法分解，可得若干个瞬时频率具有物理意义的PF分量，即
式中，x(t)-原始振动信号时域幅值，PFi-第i个分量，r-残余函数；
步骤3：依次计算n个PF分量与原始振动信号之间的相似系数，选择相似系数最大的PF分量用于信号重构；
步骤4：对重构信号进行Hilbert包络解调分析，并提取故障特征量；
步骤5：对所有样本进行上述步骤1-4的故障特征量提取，并基于数据密度选择初始聚类中心；
步骤6：应用优化K均值聚类算法对所有样本进行分类，即可得每个样本的故障部位和故障程度。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中山火炬职业技术学院，未经中山火炬职业技术学院许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201510166216.X/1.html，转载请声明来源钻瓜专利网。
