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基于时频分析的风力发电机轴承剩余寿命预测

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轴承作为风力发电机的重要传动机构,工作环境恶劣,存在较高故障率,一旦发生故障将造成巨大经济损失.因此,准确地预测轴承的剩余寿命对于实现轴承的健康在线监测和视情维修具有重要的工程应用价值.采用基于数据驱动的剩余寿命间接预测方法,首先,使用短时傅里叶变换对降噪后的轴承高频振动信号进行时频分析,将时频域特征进行结合并充分考虑振动信号的局部特征和时变性;然后通过多层卷积自编码器网络对获得的时频图进行自动压缩和特征提取,获得轴承退化过程中的一维健康指标曲线;最后构建多层门控循环单元网络模型,将轴承的一维健康指标曲线作为模型的输入,映射到轴承的剩余寿命.使用FEMTO轴承数据集作为实验数据,验证了所提方法的有效性.
Remaining Life Prediction of Wind Turbine Bearing Based on Time⁃frequency Analysis

王猛、王光君、张雷、张法业、姜明顺

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中车青岛四方机车车辆股份有限公司,山东 青岛 266100

山东大学,山东 济南 250061

剩余寿命预测 轴承 短时傅里叶变换 卷积自编码器 门控循环单元

国家自然科学基金青年基金

61903224

2022

山东电力技术
山东电机工程学会 山东电力研究院

山东电力技术

影响因子：0.289
ISSN：1007-9904
年,卷(期)：2022.49(12)
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