基于多尺度排列熵和支持向量机的风力发电机组齿轮箱振动故障诊断

作     者：刘骊 贾嵘 李涛涛 尹浩霖 马喜平 郭泽维 LIU Li;JIA Rong;LI Taotao;YIN Haolin;MA Xiping;GUO Zewei

作者机构：西安理工大学陕西西安710048 中国水电顾问集团投资有限公司北京100101 国网甘肃省电力公司电力科学研究院甘肃兰州730050 

出 版 物：《电网与清洁能源》 (Power System and Clean Energy)

年 卷 期：2017年第33卷第5期

页      面：87-91,103页

学科分类：08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理] 

基　　金：国家电网科技项目(522722150012) 陕西水利科技计划项目(2015s1kj-04)~~ 

主　　题：齿轮箱 多尺度排列熵 遗传算法 支持向量机 故障诊断 

摘      要：针对传统方法难以精确检测风力发电机组齿轮箱非线性、非平稳振动信号以及现有许多故障诊断方法无法有效诊断齿轮箱早期故障的问题,首先引入排列熵算法对齿轮箱振动信号进行早期故障分析,进而引入多尺度排列熵算法实现原始振动信号的特征提取,得到故障诊断的样本数据,最后将其输入到建立的基于遗传算法优化支持向量机的诊断模型中,完成故障模式的识别与分类。仿真结果表明,该方法能够有效识别齿轮箱的异常工况,具有较高的故障诊断精度。