本文主要研究内容
作者马越,陈捷,洪荣晶,潘裕斌（2019）在《基于EEMD-CC和PCA的风电齿轮箱状态监测方法》一文中研究指出：齿轮箱是风力发电机组的核心传动部件,不仅结构复杂制造成本高,而且故障率高维修费用巨大,对其进行状态监测具有重要意义。针对风电齿轮箱在复杂工况下运行所产生的非线性、非平稳振动信号,提出了一种基于EEMD-CC和PCA的风电齿轮箱状态监测方法。该方法先对含有大量噪声的风电齿轮箱振动信号进行集合经验模态分解和相关系数(EEMD-CC)降噪处理。然后,将降噪后的正常信号数据进行主分量分析(PCA)建模,并以T~2统计量和SPE统计量作为信号异常的评判指标。最后,把降噪后的测试数据带入PCA模型中,分别判断T~2和SPE值是否超出阈值,实现风电齿轮箱的状态监测。试验结果证明,该方法能够有效地监测风电齿轮箱的状态。
Abstract
chi lun xiang shi feng li fa dian ji zu de he xin chuan dong bu jian ,bu jin jie gou fu za zhi zao cheng ben gao ,er ju gu zhang lv gao wei xiu fei yong ju da ,dui ji jin hang zhuang tai jian ce ju you chong yao yi yi 。zhen dui feng dian chi lun xiang zai fu za gong kuang xia yun hang suo chan sheng de fei xian xing 、fei ping wen zhen dong xin hao ,di chu le yi chong ji yu EEMD-CChe PCAde feng dian chi lun xiang zhuang tai jian ce fang fa 。gai fang fa xian dui han you da liang zao sheng de feng dian chi lun xiang zhen dong xin hao jin hang ji ge jing yan mo tai fen jie he xiang guan ji shu (EEMD-CC)jiang zao chu li 。ran hou ,jiang jiang zao hou de zheng chang xin hao shu ju jin hang zhu fen liang fen xi (PCA)jian mo ,bing yi T~2tong ji liang he SPEtong ji liang zuo wei xin hao yi chang de ping pan zhi biao 。zui hou ,ba jiang zao hou de ce shi shu ju dai ru PCAmo xing zhong ,fen bie pan duan T~2he SPEzhi shi fou chao chu yu zhi ,shi xian feng dian chi lun xiang de zhuang tai jian ce 。shi yan jie guo zheng ming ,gai fang fa neng gou you xiao de jian ce feng dian chi lun xiang de zhuang tai 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自机械设计与制造的马越,陈捷,洪荣晶,潘裕斌，发表于刊物机械设计与制造2019年05期论文，是一篇关于风电齿轮箱论文,降噪论文,主分量分析论文,状态监测论文,机械设计与制造2019年05期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自机械设计与制造2019年05期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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