基于最大信噪比的风电机组主轴承的故障特征提取

【摘要】：针对风电机组结构复杂、滚动轴承早期故障特征信号往往易受正常信号和现场噪声的干扰而不易识别以及信噪比低的问题,在原有盲源分离方法的基础上提出一种新的故障特征提取方法,该方法首先对原始振动信号进行包络解调分析和小波去噪,有效抑制信号的高频干扰,再采用基于最大信噪比的盲源分离方法对得到的小波包络解调信号进行分离,最后对分离后的信号进行频谱变换,从频谱图上可以清晰地观察出轴承的故障特征频率。实例分析表明,使用此方法对实测的风机主轴承故障振动信号进行分析能够有效提取出轴承的故障特征,有助于实现轴承的在线故障诊断。 【作者单位】： 华北电力大学电气与电子工程学院;
【关键词】： 风电机组 主轴承 最大信噪比 小波包络解调分析 故障特征提取
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51277074)
【分类号】：TM315;TH165.3
【正文快照】： 0引言风能以其清洁、高效、可再生等优点,成为当今发展最快、最有发展前景的一种新型能源。由于风力发电机组的运行条件恶劣、受力复杂,随着机组累计运行时间的增加,机组部件极易出现故障,且机舱位于几十米的高空,维护维修的不便使得风场后期的运行维护成本居高不下[1],[2]。

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