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基于最大重加权峭度盲解卷积的机械故障诊断方法

摘要

本发明涉及基于最大重加权峭度盲解卷积的机械故障诊断方法,属于风电机组故障诊断技术领域,提出一种新的盲解卷积方法,即最大重加权峭度盲解卷积。重加权峭度对故障信号中单个或少量强冲击干扰具有很好的鲁棒性,且无需待恢复故障冲击序列先验知识。基于此,最大重加权峭度盲解卷积方法能有效解决经典基于峭度最大化方法倾向于恢复单个主导冲击而非齿轮故障冲击序列的问题,同时相较于常见非全“盲”(依赖故障特征频率先验)方法在工业装备齿轮故障诊断方面具有更强的适用性。并且在风电涡轮机故障诊断中的应用案例证实所提方法对于齿轮故障诊断的有效性。

著录项

  • 公开/公告号CN114528525A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-05-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西南交通大学;

    申请/专利号CN202210028718.6

  • 申请日2022-01-11

  • 分类号G06F17/15;G06F17/18;G06F17/11;G01M13/028;G01M13/021;

  • 代理机构成都时誉知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人李双

  • 地址 610000 四川省成都市二环路北一段

  • 入库时间 2023-06-19 15:24:30

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-05-24

    公开

    发明专利申请公布

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