摘要
本发明属于齿轮箱磨损状态评估技术领域。提供了一种融合振动与油液的风电齿轮箱磨损状态评估方法及系统,采用马尔可夫转移场将风电齿轮箱振动信号转换为时频域图像,对所述时频域图像进行重采样,得到与所述磨粒环二维图像具有相同像素的振动二维时频图;对所述磨粒环二维图像和所述振动二维时频图分别进行下采样,对下采样后的磨粒环二维图像以及下采样后的振动二维时频图进行融合,对融合结果进行上采样;根据上采样的结果得到磨损状态评估结果。本发明避免了因主观因素导致的特征选择偏差,提高了磨损状态识别的准确性和鲁棒性。
技术关键词
风电齿轮箱
状态评估方法
马尔可夫链模型
上采样
可读存储介质
油液
代表
状态评估技术
状态评估系统
转移概率矩阵
图像获取单元
信号
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处理器
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特征选择
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