中国机械工程 ›› 2015, Vol. 26 ›› Issue (16): 2222-2225.

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风电齿轮箱故障诊断的SVM参数优化

赵春华;董海江;钟先友   

  1. 三峡大学,宜昌,443002
  • 出版日期:2015-08-25 发布日期:2015-08-25
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(51075234)

SVM  Parameter  Optimization  in  Fault  Diagnosis  for  Wind  Power Gear  Box

Zhao Chunhua;Dong Haijiang;Zhong  Xianyou   

  1. China  Three   Gorges   University,Yichang,Hubei,443002
  • Online:2015-08-25 Published:2015-08-25
  • Supported by:
    National Natural Science Foundation of China(No. 51075234)

摘要:

针对风电齿轮箱易出现齿轮断齿、点蚀、磨损等故障问题,提取风电齿轮箱非平稳非线性振动信号的提升小波包能量熵,利用支持向量机(SVM)进行故障诊断。为提高算法的分类精度,利用遗传算法对参数进行优化处理,试验结果表明,优化后获得的最佳参数能够提高SVM测试样本的预测精度。

关键词: 风电齿轮箱, 故障诊断, 支持向量机, 参数优化

Abstract:

In  a  wind turbine gearbox,gear  teeth  produced  frequently the  problems  such as broken,pitting and wear failure.This paper will extract non-stationary  nonlinear vibration  signals of  wind power gear box and enhance wavelet packet energy entropy with using  SVM to fault diagnosis processing.To  improve the classification  accuracy  of  the  algorithm,genetic algorithms was used to optimize of parameters. Tests show that the best parameters can improve the prediction accuracy of the SVM to test samples.

Key words: wind , power gearbox;fault , diagnosis;support , vector , machine(SVM);parameter optimization

中图分类号: