简介：
简介：通过对风机传动系统中齿轮故障进行模拟试验,构建结构风险最优的支持向量机（SVM）网络,对采集到的电磁速度信号进行快速傅里叶分解,选取高频段的频谱特性作为分量进行样本化学习,完成对齿轮故障样本的训练,使SVM具备分类功能.最后,采用SVM对齿轮箱试验台齿轮故障进行诊断分类识别,取得较好的效果,说明齿轮故障信号高频特性所包含故障信息在整个频谱中的有效性以及SVM作为一种故障诊断方法的实用性.
简介：在过去十来年中，有相当比例的新一代发电机是靠小型汽轮机或燃气轮机驱动的，这类发电机常常采用联合循环的方式工作。对于这样的汽轮机所需的发电机通常是在25MVA和300MVA，而不是600MVA或是更大容量的十年前常规燃料和核电站通用的发电机范围之内，提供这些小型汽轮发电机的市场竞争极其激烈，这些发电机制造商面临着降低生产成本的巨大压力。
简介：介绍双水内冷汽轮发电机漏水故障产生的原因，故障监测的方法和故障处理措施。
简介：提出了基于核主元分析（KPCA）和支持向量机（SVM）相结合的齿轮箱齿轮故障识别方法。采用振动信号初始特征空间的内积核函数,将初始特征空间中的非线性问题转换成高维特征空间中的线性问题。通过主元分析对映射到高维空间中的数据信息进行处理,得到初始特征的非线性主元,实现对高维特征参数进行降维。再结合SVM良好的分类能力,结果表明,KPCA和SVM相结合的分类性能在齿轮箱故障诊断方面有更好的效果。
空冷汽轮发电机的技术动向
基于支持向量机的齿轮箱齿轮故障诊断
现代空冷汽轮发电机定子绕组绝缘的问题
双水内冷汽轮发电机漏水故障成因及预防研究
基于核主元分析和支持向量机相结合的齿轮箱齿轮故障识别方法
