变工况特性下的风电轴承早期故障诊断方法

【摘要】：针对风电机组运行环境极端恶劣和运行工况复杂多变造成的故障特征无法准确、及时捕捉的特点,提出基于IMF(Intrinsic Mode Function)分量优化选取和Hilbert谱分析的风电轴承早期故障诊断方法。首先利用阶比重采样技术将时域非平稳信号转换为角域平稳或准平稳信号;然后对角域信号进行EMD(Empirical Mode Decomposition)分解,利用互相关准则和峭度准则选取IMF分量,重构角域信号;最后,采用希尔伯特变换对重构信号进行处理,得到边际谱。通过试验仿真验证了该方法的有效性。 【作者单位】： 华北电力大学能源动力与机械工程学院;
【关键词】： 变工况特性 阶比重采样 IMF优化选取 边际谱
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51075145) 华能科学技术项目(HNKJ-H27) 神华集团科技创新项目(GTKJ-12-02)
【分类号】：TM315
【正文快照】： 0引言滚动轴承是风电机组中重要部件。由于机组工作环境条件恶劣,温度湿度的影响以及由于风况的变化引起的轴承载荷变化使得轴承极易发生故障。对轴承的早期故障诊断及故障趋势预测可以尽早发现故障并安排检修,从而保证风电机组有效稳定运行。西北工业大学廖明夫[1]对滚动轴承

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