【摘 要】
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以风力发电机齿轮箱加速度信号为研究对象,提出一种数据驱动的风力发电机齿轮箱故障诊断方法,该方法以灰狼优化的变分模态分解方法(AGWO-VMD)、复合多尺度规范化散布熵(NCMDE)及长短期记忆网络(LSTM)为基础,实现齿轮箱故障的快速诊断.首先将时域信号转换至角域;然后通过AGWO-VMD方法对角域信号进行自适应分解,并采用NCMDE算法提取分解后及原始信号中的故障特征构成特征向量;最后利用LSTM模型对特征向量进行智能识别与分类.对实际采集的6种故障齿轮信号进行测试与验证,试验结果表明该方法能快速有效
【机 构】
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新疆大学机械工程学院,乌鲁木齐 830046;西安交通大学机械工程学院,西安 710049
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以风力发电机齿轮箱加速度信号为研究对象,提出一种数据驱动的风力发电机齿轮箱故障诊断方法,该方法以灰狼优化的变分模态分解方法(AGWO-VMD)、复合多尺度规范化散布熵(NCMDE)及长短期记忆网络(LSTM)为基础,实现齿轮箱故障的快速诊断.首先将时域信号转换至角域;然后通过AGWO-VMD方法对角域信号进行自适应分解,并采用NCMDE算法提取分解后及原始信号中的故障特征构成特征向量;最后利用LSTM模型对特征向量进行智能识别与分类.对实际采集的6种故障齿轮信号进行测试与验证,试验结果表明该方法能快速有效区分齿轮故障类型.
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