基于EMD相关去噪的风电机组振动噪声抑制及特征频率提取

【摘要】：针对风电机组振动信号同时受背景白噪声和短时干扰噪声的影响,使得早期微弱故障特征频率难以提取的问题,提出一种结合经验模态分解(EMD)、相关性分析和小波包变换(WPT)的振动信号噪声抑制及故障特征频率提取方法(EMD相关去噪-WPT)。该方法首先利用EMD分解振动信号得到能表征不同频率的固有模态函数(IMF),然后筛选表征故障特征频率的IMF,并重构得到故障特征信号;其次,利用自相关分析去除重构信号中噪声的影响;最后,结合小波包变换(WPT)提取去噪重构振动信号中的特征频率。为了验证所提方法的有效性,以实测和模拟的双馈风电机组轴承故障振动信号为例,对轴承振动信号分别利用小波包变换(WPT)、EMD相关去噪-WPT、小波硬阀值-WPT方法进行特征频率提取分析。通过不同特征频率提取方法比较表明,所提出的基于EMD相关去噪-WPT特征频率提取方法,能够更有效地抑制背景白噪声和短时干扰噪声的影响,提取出早期微弱故障特征。 【作者单位】： 重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室;武汉大学电气工程学院;中船重工(重庆)海装风电设备有限公司;重庆科凯前卫风电设备有限责任公司;
【关键词】： 风电机组 状态监测 噪声抑制 经验模态分解 小波包变换
【基金】：国际科技合作专项资助(2013DFG61520) 国家自然科学基金(51377184) 重庆市集成示范计划项目(CSTC2013JCSF70003) 中央高校基本科研业务费专项基金(CDJZR12150074)
【分类号】：TM315
【正文快照】： 0引言随着我国风电产业快速发展和大规模风力发电的并网运行,研究如何应用风电机组状态监测技术,从而降低风电机组故障频率和运行维修成本,提高其发电量已引起广泛关注[1-4]。其中,准确、全面地提取出故障特征信号和微弱征兆是状态监测和故障诊断的关键。由于风电机组受风速的

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