發(fā)布時(shí)間：2017-09-26 08:04

  本文關(guān)鍵詞：基于MCKD-EMD的風(fēng)電機(jī)組軸承早期故障診斷方法

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【摘要】：風(fēng)電機(jī)組軸承處于早期故障階段時(shí),特征信號(hào)往往比較微弱,并且受環(huán)境噪聲及信號(hào)衰減的影響嚴(yán)重,因此軸承早期故障特征一直難以提取。經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)在軸承的故障特征提取中已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用,但其在強(qiáng)背景噪聲干擾下對(duì)軸承早期故障特征的提取具有一定的局限性。針對(duì)這一問(wèn)題,考慮到最大相關(guān)峭度解卷積(MCKD)算法可凸顯出軸承振動(dòng)信號(hào)中被噪聲所掩蓋的故障沖擊脈沖,非常適用于軸承早期故障信號(hào)的降噪處理,因此將MCKD與EMD相結(jié)合用于軸承早期故障診斷。用MCKD對(duì)強(qiáng)噪聲軸承信號(hào)進(jìn)行降噪,然后對(duì)降噪后的信號(hào)進(jìn)行EMD,選取敏感本征模態(tài)函數(shù)(IMF)并計(jì)算其包絡(luò)譜,通過(guò)分析包絡(luò)譜中幅值凸出的頻率成分判斷故障類型。仿真和試驗(yàn)分析結(jié)果驗(yàn)證了所提方法的有效性和準(zhǔn)確性。
【關(guān)鍵詞】： 風(fēng)電機(jī)組 軸承 早期故障 最大相關(guān)峭度解卷積 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解
【正文快照】： 電 力 自 動(dòng) 化 設(shè) 備 Electric Power Automation Equipment 0 引言 風(fēng)力發(fā)電作為一種清潔 、 高效 、 可再生的新型能 源 ， 近年來(lái)發(fā)展十分迅速 ， 據(jù)中國(guó)風(fēng)能協(xié)會(huì)的數(shù)據(jù)統(tǒng) 計(jì) ， 截止到 2015 年 6 月底 ， 我國(guó)風(fēng)電并網(wǎng)總裝機(jī)容 量已經(jīng)高達(dá) ，

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