【摘要】：風能作為一種可再生的循環(huán)利用能源,近年來風電技術不斷得到發(fā)展,風力發(fā)電機經(jīng)常處于惡劣的工作環(huán)境下,其載荷處于長期的交變狀態(tài)下,在大力發(fā)展風電的過程中,對環(huán)境影響較為突出的問題便是風機運轉(zhuǎn)帶來的噪聲污染。由于風力機機組包含非常多的機械部件,因此在正常運行與異常狀態(tài)下都會產(chǎn)生各種噪聲與振動。通常采用傳感器進行信號的采集時,往往伴隨著諸如潤滑系統(tǒng)的振動信號、溫控循環(huán)系統(tǒng)的振動信號等強干擾信號,為了將機械噪聲信號從中分離出來,需要將這些強干擾信號去除,因為干擾信號與噪聲之間會發(fā)生耦合,使想要的機械信號埋沒其中不易識別。為此,本文擬采用盲分離手段對混合信號進行去干擾處理。經(jīng)過預處理后采用EMD-Fast Ica對混合信號實施盲源分離,盲處理的優(yōu)點是可以在不必源信號的數(shù)量和傳遞參數(shù)未知條件下,實現(xiàn)對采集的混合信號中的各數(shù)據(jù)進行分離。為了驗證此算法的分離效果與可行性,本文先進行仿真實驗模擬出風電機組機械系統(tǒng)中的典型振動信號,并選擇風力機主要傳動系統(tǒng)部件齒輪作為識別實例,驗證了此方法確實可以分離出機械噪聲信號。
【學位授予單位】：沈陽工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TM315;TB53
【圖文】：

本章擬采用盲源分離這一手段。念與分類簡介指在信號源特性與其傳遞過程都未知的條中源信號的方法。由于傳遞過程未知，所取源信號[32]。一般地，通過傳感器采集的處理問題為正定問題，即采集的混合信號量。理過程如圖 2.1 所示，通過系統(tǒng)的輸出 A與S 未知，表明要提取的源信號的特方式及其傳遞過程也不必已知。根據(jù)前面輸入向量必須相互獨立，而且具有單位

(t) (t) E (t) i i ix x x中， 1 2(t) (t), (t),..., (t)mx x x x為原始混合信號，盡管信號經(jīng)過了中心化合矩陣不會發(fā)生變化，那么中心化處理不影響求解混合矩陣，從而不會分離產(chǎn)生影響。據(jù)盲分離的特點，盲信號的各個混合信號之間要求相互獨立，沒有相關預白化處理可以滿足此要求。經(jīng)過預白化出來后，混合信號中每個分量除，成為相互獨立分量。預白化的基本原理是求解出白化矩陣 D ，然變換得到新混合信號 z (t)，其中 z (t)要滿足E(zz )T I，其中I 是單位分量 (t)iz 彼此獨立且方差為 1。 盲分離數(shù)學模型據(jù)上面提到的風力機組的實際工作環(huán)境與工況以及測量條件，對風力機別問題屬于欠定盲源分離問題，所以選擇采用線性瞬時混合模型來進行線形瞬時混合盲源分離模型如圖 2.2 所示：

圖 2.3 經(jīng)驗模態(tài)算法（EMD）流程圖Fig. 2.3 Empirical modal algorithm flow chart止標準的是，經(jīng)驗模態(tài)分解方法的篩選過程中，分解得到的結(jié)果調(diào)頻信號，那么喪失了其原來的物理意義，說明得到的此分的原因可能在于原始混合信號中包含著振幅相近的波信號題。為了避免極值點丟失的情況，就需要合理地選擇篩選理意義的 IMF 分量，也就丟失了原來機械部件所蘊含的物步的分析與診斷。那么這次分解處理就是失敗的。停止標準的研究，Norden E.Huang 等學者于 1998 年提出21( 1) 10 2(t) (t)(t)kTtikh hSdh

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