技术编号：19151154
提示：您尚未登录，请点 登 陆 后下载，如果您还没有账户请点 注 册 ，登陆完成后，请刷新本页查看技术详细信息。本发明涉及旋转类机械故障智能诊断领域，尤其涉及一种谱峭度结合卷积神经网络的风机齿轮箱复合故障诊断方法。背景技术齿轮箱作为风力发电机不可或缺的功能零部件，由于风机恶劣的工作环境，导致齿轮箱易发生故障。齿轮箱故障造成风机的停机时间和维修费用均大于其他零部件的故障。因此，风机齿轮箱的状态监测与故障诊断一直是学术界与工业界的研究热点。成功的诊断出齿轮箱故障，随后采取相应的处理措施能够有效避免灾难性的事故发生，有助于降低设备运行维护成本。当齿轮箱发生故障时，由于振动信号分析方法的实时，高效，简便，精准等优...
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