基于证据理论和支持向量机的多传感器融合在风机齿轮故障诊断中的应用

作者：肖立健; 谢源; 王杰; 金鹏飞

来源：科技风, 2017, (09): 185.

DOI：10.19392/j.cnki.1671-7341.201709158

• 故障诊断
• 小波分析
• D-S证据理论
• 支持向量机

针对单一传感器只能采集风电机组齿轮箱的部分振动信息,故障诊断结果具有片面性,提出一种基于证据理论和支持向量机的多传感器融合在风机齿轮故障诊断方法。首先运用单个传感器采集齿轮箱各种状态下的振动信息,用小波分析提取齿轮箱状态特征;然后采用支持向量机对故障诊断特征进行训练,构建各类故障诊断子分类器;最后采用融合技术故障诊断子分类器的输出结果进行融合,将所融合结果作为最终故障诊断结果。采用仿真实验进行验证。结果显示,本文所提供的方法可以在很短时间内得到较高的风力机齿轮箱故障诊断正确率,提高故障诊断精度和效率。

• 出版日期2017
• 单位上海电机学院