基于CLSSVM的风电机组齿轮箱故障诊断

【摘要】：针对风电机组齿轮箱传统故障诊断方法以全局误诊断率最小化为目标,忽略了误分类型之间的差别的问题,提出基于代价敏感最小二乘支持向量机(Cost-sensitive Least Squares Support Vector Machine,CLSSVM)的风电机组齿轮箱故障诊断方法。该方法在最小二乘支持向量机原始最优化问题中二次损失函数中嵌入不同样本的误分类代价,建立以误分类代价最小化为目标的CLSSVM故障诊断模型,并同最小二乘支持向量机和代价敏感支持向量机比较。实验结果表明,该方法能提高误分类代价高的故障类样本的诊断正确率,具有代价敏感性,其训练速度也足以满足风电机组齿轮箱故障诊断实时性的需求。 【作者单位】： 长沙理工大学能源与动力工程学院;
【关键词】： 风电机组 齿轮箱 代价敏感学习 最小二乘支持向量机 故障诊断
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51305046,61304019) 湖南省教育厅重点项目(12A007)
【分类号】：TM315
【正文快照】： 1引言由于风电机组齿轮箱经常受到冲击载荷和交变载荷的影响,且运行环境非常恶劣[1],导致其经常性地发生故障,齿轮箱故障大约占风电机组所有故障的60%[2],其运行状态直接影响到整个风电机组的安全性。因此,对风电机组齿轮箱进行实时有效故障诊断能提高风电机组的可靠性。传统

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