10.3969/j.issn.1007-3175.2019.09.002
基于风电故障机组筛选的齿轮箱故障诊断研究
利用改进粒子群优化模糊C均值聚类算法对双馈风力发电机组群进行故障机组分类,并提出基于改进粒子群优化的模糊核聚类算法对双馈风力发电机组齿轮箱的已知以及未知故障进行诊断分类.通过分析实际风电场采集得来的齿轮箱振动数据,验证所提方法不仅可以准确快速地判断出故障机组,而且还可以进一步对发生的已知故障以及未知故障进行一个很好的诊断.
双馈风力发电机组、模糊C均值聚类算法、模糊核聚类算法、改进粒子群优化算法、故障诊断
TM614(发电、发电厂)
2019-10-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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