【摘 要】
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针对风电回转支承故障样本少、信号微弱且不易提取的特点，提出一种基于小波能谱和支持向量机相结合的故障诊断方法。采用加速度信号的小波能谱与温度、扭矩信号组合构成特征向
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针对风电回转支承故障样本少、信号微弱且不易提取的特点，提出一种基于小波能谱和支持向量机相结合的故障诊断方法。采用加速度信号的小波能谱与温度、扭矩信号组合构成特征向量，用支持向量机对正常、单个螺栓断裂、多个螺栓断裂3种状态进行分类识别，结果分类准确率都达到100％。样本不变，采用BP神经网络方法分类的准确率分别为84％、92％和80％。结果表明，支持向量机方法比BP神经网络更适用于风电回转支承的故障诊断。
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