[00077705]风力发电机组齿轮箱故障诊断方法
技术详细介绍
本发明考虑风力发电机组齿轮箱振动信号的非平稳特征、故障程度识别与故障部位诊断等重要因素，提出了一种基于LMD(Local mean decomposition，局部均值分解)和优化K均值聚类算法的风力发电机组齿轮箱故障诊断方法，该方法首先采集风力发电机组齿轮箱各测点的原始振动加速度信号，然后采用LMD方法将原始振动加速度信号分解为若干个PF(Product function，简称PF)分量，再以相关系数最大为原则选取PF分量进行信号重构，并对重构后的信号进行Hilbert包络解调分析，以便进一步提取故障特征量，最后应用优化K均值聚类算法进行故障部位和故障程度分类。
