摘要：随着风电机的不断发展,风电机组故障发生率也越来越高,随之带来的便是巨大的经济损失。齿轮箱作为整个系统的核心,一旦发生故障,直接影响到整个系统的性能和效率。为减少因齿轮箱故障而带来的经济损失,本文研究了一种基于支持向量机的故障诊断技术,分析了齿轮箱故障的振动特征,训练了样本数据并构造出合适的分类模型。对实际采集的振动信号进行分析的基础上,提取时域和频域的特征参数作为支持向量机的输入参数,通过支持向量机进行训练诊断,得出系统的故障分析结果。

关键词：齿轮箱 支持向量机 时域 频域 

单位：南京工程学院通信工程学院; 江苏南京211167