10.3969/j.issn.1672-6413.2012.05.052
KPCA法在风电机组齿轮箱故障诊断中的应用
将核主成分分析法应用于风电机组齿轮箱的故障诊断中,通过计算齿轮箱振动信号原始数据空间的内积核函数来实现原始数据到特征空间的非线性映射.利用某风场齿轮箱的正常工作状态、初期磨损状态以及断齿状态下的振动数据进行测试,对主成分分析法和核主成分分析法的分类结果进行了分析比较.实验结果表明,核主成分分析法能够有效地对齿轮故障信号进行特征提取和模式分类,更适合于故障信号非线性特征的提取.
核主成分分析、故障诊断、模式分类
TH165+.3;TH132.41
2013-01-07(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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