基于EEMD和模糊C均值聚类的风电机组齿轮箱故障诊断
基于EEMD和模糊C均值聚类的风电机组齿轮箱故障诊断【摘要】:针对风电机组齿轮箱中齿轮故障特征提取与故障诊断问题,提出一种基于集合经验模式分解(EEMD)、奇异谱熵和模糊C均值聚类
【关键词】: 风电机组 齿轮箱 故障诊断 集合经验模式分解 奇异谱熵 模糊C均值聚类
【基金】:国家自然科学基金(51279161)
【分类号】:TM315
【正文快照】: 0引言1诊断方法在风电迅猛发展的同时,风电机组的运行维1.1 EMD和EEMD护、故障诊断技术已成为风力发电中亟需解决的新经验模式分解(问题。作为风电机组重要组成部分的齿轮箱由于内EMD)将原信号x(t)分解为若干个本征模态函数(部结构和受力情况较复杂,在机组运行故障中占很IMF)c
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