%0 Journal Article
%T 基于支持向量机的风电偏航回转支承故障诊断
%A 钮满志
%A 陈捷
%A 封杨
%A 王华
%J 南京工业大学学报(自然科学版)
%P 117-122
%D 2014
%R 10.3969/j.issn.1671-7627.2014.01.022
%X 针对风电回转支承故障样本少、信号微弱且不易提取的特点,提出一种基于小波能谱和支持向量机相结合的故障诊断方法。采用加速度信号的小波能谱与温度、扭矩信号组合构成特征向量,用支持向量机对正常、单个螺栓断裂、多个螺栓断裂3种状态进行分类识别,结果分类准确率都达到100%。样本不变,采用bp神经网络方法分类的准确率分别为84%、92%和80%。结果表明,支持向量机方法比bp神经网络更适用于风电回转支承的故障诊断。
%K 支持向量机
%K 回转支承
%K 故障诊断
%U http://zrb.njutxb.com/oa/DArticle.aspx?type=view&id=20140122