【摘 要】
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风力发电机组传动系统自身结构复杂，在故障检测和维修中都会占用很长时间，对电力生产造成的影响也很大，因此对风力发电机组传动系统的故障进行预警和诊断具有重要的实际价值。论文依据信号分析和人工智能技术，对风力发电机组传动系统振动监测与故障诊断系统展开研究。论文首先以某风场某型号1.5兆瓦风力发电机组齿轮箱和轴承为研究对象，计算了齿轮箱各级齿轮和轴承的故障特征频率，分析了齿轮箱高速轴测点的振动信号，提取了
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风力发电机组传动系统自身结构复杂，在故障检测和维修中都会占用很长时间，对电力生产造成的影响也很大，因此对风力发电机组传动系统的故障进行预警和诊断具有重要的实际价值。论文依据信号分析和人工智能技术，对风力发电机组传动系统振动监测与故障诊断系统展开研究。论文首先以某风场某型号1.5兆瓦风力发电机组齿轮箱和轴承为研究对象，计算了齿轮箱各级齿轮和轴承的故障特征频率，分析了齿轮箱高速轴测点的振动信号，提取了3种故障信号的特征，特征分析结果与开箱检查的故障相符合，为专家系统的故障特征知识库的建立奠定了基
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