【摘 要】
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考虑到风电机组运行时监测到的轴承、齿轮等易损部件的振动信号具有动态和非平稳特性,提出一种基于小波包分解和并行隐马尔科夫(parallel continuous hidden Markov model,PC
【基金项目】
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国家自然科学基金(51507098),上海市电站自动化技术重点实验室项目(13DZ2273800).
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考虑到风电机组运行时监测到的轴承、齿轮等易损部件的振动信号具有动态和非平稳特性,提出一种基于小波包分解和并行隐马尔科夫(parallel continuous hidden Markov model,PCHMM)的易损部件健康状态评价方法。该方法对采集的振动信号进行小波包分解,根据信号的采样频率和部件的故障特征频率选取小波包分解层数,提取各节点能量与总能量之比作为健康状态评价的特征向量,并应用并行隐马尔科夫模型建立易损部件的健康状态评价模型,为合理确定评价并行模型中各组成部分的权重,引入信息熵计算各部分权
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