基于经验模态分解的风电轴承早期故障诊断研究

【摘要】：介绍了采用基于经验模态分解EMD包络谱的滚动轴承早期故障诊断方法。该方法先用EMD将原始时域信号分解为若干个平稳的固有模态函数IMF之和,然后求出包含主要故障信息的多个IMF分量的包络谱,通过包络谱频率来判断滚动轴承的故障类型。对滚动轴承内圈故障振动信号的分析结果表明,基于经验模态分解包络谱的故障诊断方法能够比传统的FFT频谱更加及时准确的提取滚动轴承的故障特征,利于提早发现故障隐患。 【作者单位】： 上海电力学院电力与自动化工程学院;
【关键词】： 滚动轴承 经验模态分解 包络谱 FFT频谱 故障诊断
【基金】：国家高技术研究发展计划(2012AA051703,2012AA051707) 上海市教委重点学科建设项目(J51301)~~
【分类号】：TH165.3
【正文快照】： 风电作为一种可再生的绿色环保能源,越来越受到国内外的关注。欧洲的风电已经比较成熟,在中国风电近些年的发展也是十分迅速。风力发电机组主要由偏航系统、变桨系统、齿轮箱、发电机和驱动减速机等组成,其中滚动轴承都是其重要部件。滚动轴承作为风力发电机组的关键部件之一

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