基于混合时频分析方法的风电机组故障诊断

【摘要】：针对风电机组传动链系统振动信号非高斯、非平稳性的特点,提出了一种基于混合时频分析的风电机组故障诊断方法。该方法首先采用参数优化Morlet小波消噪方法对原始振动信号进行分析,滤除强大的背景噪声干扰;进而通过自项窗方法抑制时频面的干扰项,增强信号特征成分,提取故障特征以实现故障诊断。在Morlet小波参数优化过程中,采用交叉验证法优化波形参数及连续小波变换的尺度参数;在自项窗的设计过程中,采用基于平滑伪魏格纳分布的函数进行设计,并通过两次阈值处理以减少运算量、提高运算效率。通过对风电机组监测振动数据分析,证明了该方法可以有效地实现背景噪声的消除和故障诊断。 【作者单位】： 江苏师范大学机电学院;
【关键词】： 风电机组 混合时频分析方法 故障诊断 小波消噪 自项窗
【基金】：国家自然科学基金项目(51075347) 徐州师范大学博士学位教师科研支持项目资助
【分类号】：TM315
【正文快照】： 刘文艺目前风电机组塔架、叶片可达上百米,轮毂重10×103kg以上,风电机组正朝着大容量、大尺寸方向发展。但是,风电机组工作在露天环境中,由于风力气流动力的特点,形成了风电机组低速、重载、转速不稳定、噪声干扰严重等运行特点,这是有别于一般旋转机械的地方。因而一般旋转

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