【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于齿轮箱状态监测领域，涉及一种齿轮箱传感器测点选取方法、系统、设备及存储介质。
技术介绍
1、风电机组的工作环境都是处于高海拔、大湿度、大风沙尘或海上强腐蚀环境下，一旦发生故障受制于机组装机位置和恶劣工作环境的限制，将产生巨大高额的设备维修成本和运维人工成本。
2、振动诊断是风电齿轮箱状态监测齿轮箱状态监测和故障诊断中最常用的诊断方法。在监测过程中，需要注意保证测点和工况的一致性。因为故障诊断是建立在对测点采集到的信号分析处理的基础上，因此振动分析实际上是以测点上采集到的信息来模拟真实的工况。因此振动测点的选择要注意齿轮箱实际运行工况的一致性。
3、普遍通过局部线性嵌入法(locally linear embedding,lle)对各测点的高维特征矩阵进行降维，以此实现不同测点优选，但是风电机组由于受到风速、变桨过程、失速特性等风电机组的一些调速性能使得齿轮下转速处于实时变化的工况下，使得故障特征淹没于变化转速而引起的背景噪声中，使得测点选择过程出现误差。
技术实现思路b>
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【技术保护点】
1.一种齿轮箱传感器测点选取方法，其特征在于，包括以下过程：
2.根据权利要求1所述的齿轮箱传感器测点选取方法，其特征在于，S1中，初步选取多个测点的过程为：通过在构建的齿轮箱动力学模型中选取不同的故障类型作为故障注入，对不同位置振动信号的波形趋势和冲击位置进行分析，并结合现场测点的选择原则，进行初步测点选择。
3.根据权利要求1所述的齿轮箱传感器测点选取方法，其特征在于，S2中，工况包括不同的转速和负载，故障类型包括齿轮裂纹、齿轮断齿和齿轮点蚀。
4.根据权利要求1所述的齿轮箱传感器测点选取方法，其特征在于，S2中，时域特征指标包...
【技术特征摘要】
1.一种齿轮箱传感器测点选取方法，其特征在于，包括以下过程：
2.根据权利要求1所述的齿轮箱传感器测点选取方法，其特征在于，s1中，初步选取多个测点的过程为：通过在构建的齿轮箱动力学模型中选取不同的故障类型作为故障注入，对不同位置振动信号的波形趋势和冲击位置进行分析，并结合现场测点的选择原则，进行初步测点选择。
3.根据权利要求1所述的齿轮箱传感器测点选取方法，其特征在于，s2中，工况包括不同的转速和负载，故障类型包括齿轮裂纹、齿轮断齿和齿轮点蚀。
4.根据权利要求1所述的齿轮箱传感器测点选取方法，其特征在于，s2中，时域特征指标包括方差、均方差、均方根值、峰-峰值、方根幅值、偏斜度、峭度指标、裕度指标、峰值指标、波形因子、脉冲因子、变异系数和信息熵；频域特征指标包括均值频率、重心频率、均方根频率、频率标准差、频谱峭度、频谱偏斜度、均方频率和频率方差。
5.根据权利要求1所述的齿轮箱传感器测点选取方法，其特征在于，s2中，通过tca对特征指标进行降维的过程为：对不同工况下的特征指标进行分组，以一种工况下的特征指标作为源域，另外一种工况下...
【专利技术属性】
技术研发人员：张鑫赟，李芊，叶林，沙德生，程施霖，张庆，盖英德，马斌，李晓东，浦永卿，徐美娇，高开峰，赵岩，李福彬，侯文华，王志勇，安留明，梅小明，
申请(专利权)人：华能阜新风力发电有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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