基于改進(jìn)DEMD和ICA的海上風(fēng)機傳動系統(tǒng)早期故障診斷
本文關(guān)鍵詞: 海上風(fēng)電 傳動系統(tǒng) 早期故障診斷 經(jīng)驗?zāi)J椒纸?獨立分量分析 出處:《電機與控制學(xué)報》2017年11期 論文類型:期刊論文
【摘要】:針對傳動系統(tǒng)早期故障振動信號較弱的情況,提出基于改進(jìn)微分經(jīng)驗?zāi)J椒纸?DEMD)和獨立分量分析(ICA)的海上風(fēng)機傳動系統(tǒng)早期故障診斷方法。為克服傳統(tǒng)的DEMD算法在分解低階本征模態(tài)函數(shù)(IMF)時存在失真現(xiàn)象,提出改進(jìn)的微分經(jīng)驗?zāi)J剿惴▽⒃颊駝有盘柗纸獬扇舾蓚獨立的IMF信號,結(jié)合ICA進(jìn)一步進(jìn)行原始振動信號故障特征分量的提取,并基于標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)和風(fēng)機動力傳動故障診斷實驗平臺進(jìn)行了仿真研究,最后選取海上風(fēng)電機組傳動系統(tǒng)常出現(xiàn)的發(fā)電機軸承故障進(jìn)行診斷分析。結(jié)果表明,相對于傳統(tǒng)的故障診斷方法,該方法能更好地放大故障分量,減少噪聲和其他振動干擾信號的影響,提高了海上風(fēng)電機組傳動系統(tǒng)早期故障診斷的準(zhǔn)確性。
[Abstract]:In view of the weak vibration signal of the transmission system in the early stage, An early fault diagnosis method for offshore fan transmission system based on improved differential empirical mode decomposition (DEMD) and independent component analysis (ICA) is proposed. In order to overcome the distortion of the traditional DEMD algorithm in decomposing low order intrinsic mode function (IMF). An improved differential empirical mode algorithm is proposed to decompose the original vibration signal into several independent IMF signals, and further extract the fault feature components of the original vibration signal with ICA. Based on the standard data and the experimental platform for fault diagnosis of fan power transmission, a simulation study is carried out. At last, the fault diagnosis of generator bearing, which often occurs in the transmission system of offshore wind turbine, is selected for diagnosis and analysis. The results show that, Compared with the traditional fault diagnosis method, this method can better amplify the fault component, reduce the influence of noise and other vibration interference signals, and improve the accuracy of early fault diagnosis of offshore wind turbine transmission system.
【作者單位】: 上海電力學(xué)院自動化工程學(xué)院;國網(wǎng)浙江省電力公司金華供電公司;上海東海風(fēng)力發(fā)電有限公司;
【基金】:國家自然科學(xué)基金(51507098)
【分類號】:TM315
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,本文編號:1495452
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