《基于自适应加权和D-S证据理论的风电机组故障诊断》PDF+DOC
作者：神显豪,张祁
单位：中国机械工程学会;广州机械科学研究院
出版：《机床与液压》2014年第07期
页数：5页 （PDF与DOC格式可能不同）
PDF编号：PDFJCYY2014070430
DOC编号：DOCJCYY2014070439
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由于风电机组系统相当复杂，故障原因及其现象不成简单或线性对应关系，单一检测不能够满足诊断需要。针对这一问题，将无线传感器网络(Wireless Sensor Network)中信息融合的理论和方法应用于风电机组状态监测和故障诊断中，使采集到的海量数据分别进行信号层与特征层两个层次的信息融合，运用自适应加权融合算法降低网络的数据冗余和传输能量消耗，利用高斯隶属度函数获得基本概率的赋值，提高了D-S证据理论数据的可靠性，改进的证据组合方法提高了故障识别能力。最后，对风电机组齿轮箱的故障诊断进行仿真实验，实验结果验证了该方法具有较高的诊断精度，明显提高诊断的可信度。
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