本文選題：風(fēng)電機(jī)組 + 滾動(dòng)軸承��； 參考：《電力自動(dòng)化設(shè)備》2017年09期

【摘要】：為實(shí)現(xiàn)風(fēng)電機(jī)組滾動(dòng)軸承微弱故障診斷,提出了基于改進(jìn)的時(shí)時(shí)(ITT)變換的風(fēng)電機(jī)組滾動(dòng)軸承故障診斷方法。由時(shí)時(shí)(TT)變換可得到一維軸承故障振動(dòng)信號(hào)的TT變換矩陣,實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)的二維TT表示。提取該TT變換矩陣的對(duì)角線元素可濾除低頻干擾信號(hào),起到增強(qiáng)故障特征的效果。鑒于噪聲對(duì)TT變換分析效果具有重要影響,提出基于能量熵準(zhǔn)則的奇異值分解降噪方法改進(jìn)TT變換,以提高TT變換的抗噪能力,實(shí)現(xiàn)強(qiáng)背景噪聲條件下軸承微弱故障特征提取。仿真、實(shí)驗(yàn)及工程應(yīng)用實(shí)例結(jié)果均表明所提方法可以有效診斷出風(fēng)電機(jī)組滾動(dòng)軸承的故障類型。
[Abstract]:In order to realize the weak fault diagnosis of wind turbine rolling bearing, a fault diagnosis method of wind turbine rolling bearing based on improved ITT transform is proposed. The TT transform matrix of one dimensional bearing fault vibration signal can be obtained from the time to time TTT transformation, and the two dimensional TT representation of rolling bearing vibration signal can be realized. Extracting the diagonal elements of the TT transform matrix can filter out the low frequency interference signal and enhance the fault feature. In view of the important influence of noise on the analysis effect of TT transform, the singular value decomposition (SVD) denoising method based on energy entropy criterion is proposed to improve TT transform to improve the anti-noise ability of TT transform and to extract the weak fault feature of bearing under strong background noise. The results of simulation, experiment and engineering application show that the proposed method can effectively diagnose the fault types of wind turbine rolling bearings.
【作者單位】： 華北電力大學(xué)能源動(dòng)力與機(jī)械工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51307058) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)基金資助項(xiàng)目(2017XS134) 河北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(E2014502052)~~
【分類號(hào)】：TM315

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本文編號(hào)：1951411