改进阴性选择算法的风机振动故障诊断方法

摘要：

为了正确、快速地判断风电机组振动故障类型,减小其对发电效率及人身财产安全的影响,提出了一种改进型阴性选择算法.在传统的阴性选择算法中引入马氏距离进行振动数据的初步筛选,并将算法应用于风电机组振动故障的预测.研究结果表明,改进的阴性选择算法可以更为快速、准确地判断风电机组振动的故障类型,诊断正确率达到97.5％,从而提高了风电机组运行的可靠性和发电效率.

关键词：马氏距离、阴性选择、风电机组、故障诊断

所属期刊栏目：27

分类号：TP181;TP391(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61301257;吉林省科技发展计划资助项目2013020605GX;吉林省教育厅“十二五”科学技术研究项目吉教科合字[2015]第250号

在线出版日期：2016-05-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：479-482