[发明专利]一种高性能大型风电齿轮箱故障分类方法及系统在审
| 申请号： | 201810391306.2 | 申请日： | 2018-04-27 |
| 公开（公告）号： | CN108875558A | 公开（公告）日： | 2018-11-23 |
| 发明（设计）人： | 焦卫东;常永萍 | 申请（专利权）人： | 浙江师范大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/20;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 王戈 |
| 地址： | 321000 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种高性能大型风电齿轮箱多故障分类方法及系统。该方法包括：获取高性能大型风电齿轮箱故障特征的空间分布图像；故障特征包括齿轮破坏和机座松动；获取空间分布图像的图像切片；根据图像切片确定高性能大型风电齿轮箱故障特征数据；获取图像切片的中心点坐标；根据故障特征数据以及中心点坐标，计算分类阈值；根据分类阈值对故障特征进行分类，得到有效特征样本；对有效特征样本进行优化求解，得到优化后的方向向量以及优化后的偏移项；根据优化后的方向向量以及优化后的偏移项，确定拉格朗函数；根据拉格朗日函数，对高性能大型风电齿轮箱的故障特征数据进行分类。通过本方法或系统能够有效的提高故障分类的效率和准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 故障特征 大型风电齿轮箱 故障分类 空间分布图像 分类 中心点坐标 方向向量 图像切片 有效特征 偏移 优化 样本 获取图像 优化求解 齿轮 机座 切片 松动 | ||
【主权项】：
1.一种高性能大型风电齿轮箱多故障分类方法，其特征在于，所述方法包括：获取高性能大型风电齿轮箱故障特征的空间分布图像；所述故障特征包括齿轮破坏和机座松动；获取所述空间分布图像的图像切片；根据所述图像切片确定高性能大型风电齿轮箱故障特征数据；获取所述图像切片的中心点坐标；根据所述故障特征数据以及所述中心点坐标，计算分类阈值；根据所述分类阈值对所述故障特征进行分类，得到有效特征样本；对有效特征样本进行优化求解，得到优化后的方向向量以及优化后的偏移项；根据优化后的方向向量以及优化后的偏移项，确定拉格朗函数；根据所述拉格朗日函数，对高性能大型风电齿轮箱的故障特征数据进行分类。
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