[00077705]風力發電機組齒輪箱故障診斷方法
技術詳細介紹
本發明考慮風力發電機組齒輪箱振動信號的非平穩特征、故障程度識別與故障部位診斷等重要因素，提出了一種基于LMD(Local mean decomposition，局部均值分解)和優化K均值聚類算法的風力發電機組齒輪箱故障診斷方法，該方法首先采集風力發電機組齒輪箱各測點的原始振動加速度信號，然后采用LMD方法將原始振動加速度信號分解為若干個PF(Product function，簡稱PF)分量，再以相關系數最大為原則選取PF分量進行信號重構，并對重構后的信號進行Hilbert包絡解調分析，以便進一步提取故障特征量，最后應用優化K均值聚類算法進行故障部位和故障程度分類。
