一种基于盲源分离和流形学习的风电机组轴承故障特征提取方法

【摘要】：提出一种基于盲源分离(blind source separation,BSS)和流形学习算法的风电机组轴承故障特征提取方法,首先对采集的振动信号利用独立成分分析(independent component analysis,ICA)进行盲源分离,计算各源信号的峭度和负熵,然后对源信号进行包络分析并提取上、下包络线矩阵的奇异值,将峭度、负熵和奇异值组成高维特征向量,最后利用拉普拉斯特征映射流形学习算法(Laplacian eigenmaps,LE)挖掘出高维数据中包含有效信息且具有内在规律性的低维特征。该方法充分利用并有效结合ICA在信号处理和LE在挖掘特征信息方面的优势,实现风电机组轴承故障特征的提取。算例结果表明该方法可有效提取轴承故障特征。 【作者单位】： 华北电力大学电气与电子工程学院;河北省电力公司经济技术研究院;
【关键词】： 风电机组 轴承 故障 盲源分离 ICA LE
【基金】：国家自然科学基金(51277074)
【分类号】：TM315
【正文快照】： 0引言作为一种技术较成熟且装机量较大的可再生能源,风力发电目前已进入大规模发展阶段。由于大部分风场位于环境恶劣的偏远地区,往往受到极端天气的影响。随着风电机组累计运行时间的增加,机组部件不断老化,极易发生故障。因此,为保证风电机组的安全稳定运行,需对机组进行状

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