基于IMF希尔伯特解调的风电齿轮箱复合故障识别方法

【摘要】：为克服风电齿轮箱部件故障各调制载波边带重叠的影响和传统滤波方法造成的信号相位变化,提高故障诊断的精度,引入基于IMF希尔伯特解调的复合故障识别方法。该方法首先通过经验模态分解得到若干个对应不同的调制频率族的内禀模态函数,然后采用希尔伯特解调分析提取调制信号对应的内禀模态分量的故障信息,以达到精确识别故障的目的。结合实际案例分析,验证了该方法可以有效地提取非线性、非稳定性和多调制混杂复合信号中的故障信息,有效地提高了风电齿轮箱故障识别的精度。 【作者单位】： 华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室;
【关键词】： 经验模态分解 复合故障 内禀模态函数 希尔伯特解调
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资金项目(12QX06) 华能集团科学技术课题(HNKJ11-H27)
【分类号】：TM346
【正文快照】： 0前言风电机组齿轮箱结构和载荷工况极其复杂,使得风电机组齿轮箱常处于多种故障并发的复合故障状况下。齿轮箱振动信号含有较复杂的干扰噪音信息,增加了风电机组齿轮箱故障诊断的难度。因此,分离故障信号、背景信号和噪音信号,从复杂的多调制复合振动信号中提取各频率族成分

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