本文關(guān)鍵詞：基于EMD相關(guān)去噪的風(fēng)電機組振動噪聲抑制及特征頻率提取

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【摘要】：針對風(fēng)電機組振動信號同時受背景白噪聲和短時干擾噪聲的影響,使得早期微弱故障特征頻率難以提取的問題,提出一種結(jié)合經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)、相關(guān)性分析和小波包變換(WPT)的振動信號噪聲抑制及故障特征頻率提取方法(EMD相關(guān)去噪-WPT)。該方法首先利用EMD分解振動信號得到能表征不同頻率的固有模態(tài)函數(shù)(IMF),然后篩選表征故障特征頻率的IMF,并重構(gòu)得到故障特征信號;其次,利用自相關(guān)分析去除重構(gòu)信號中噪聲的影響;最后,結(jié)合小波包變換(WPT)提取去噪重構(gòu)振動信號中的特征頻率。為了驗證所提方法的有效性,以實測和模擬的雙饋風(fēng)電機組軸承故障振動信號為例,對軸承振動信號分別利用小波包變換(WPT)、EMD相關(guān)去噪-WPT、小波硬閥值-WPT方法進行特征頻率提取分析。通過不同特征頻率提取方法比較表明,所提出的基于EMD相關(guān)去噪-WPT特征頻率提取方法,能夠更有效地抑制背景白噪聲和短時干擾噪聲的影響,提取出早期微弱故障特征。
【作者單位】： 重慶大學(xué)輸配電裝備及系統(tǒng)安全與新技術(shù)國家重點實驗室;武漢大學(xué)電氣工程學(xué)院;中船重工(重慶)海裝風(fēng)電設(shè)備有限公司;重慶科凱前衛(wèi)風(fēng)電設(shè)備有限責(zé)任公司;
【關(guān)鍵詞】： 風(fēng)電機組 狀態(tài)監(jiān)測 噪聲抑制 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解 小波包變換
【基金】：國際科技合作專項資助(2013DFG61520) 國家自然科學(xué)基金(51377184) 重慶市集成示范計劃項目(CSTC2013JCSF70003) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項基金(CDJZR12150074)
【分類號】：TM315
【正文快照】： 0引言隨著我國風(fēng)電產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展和大規(guī)模風(fēng)力發(fā)電的并網(wǎng)運行,研究如何應(yīng)用風(fēng)電機組狀態(tài)監(jiān)測技術(shù),從而降低風(fēng)電機組故障頻率和運行維修成本,提高其發(fā)電量已引起廣泛關(guān)注[1-4]。其中,準確、全面地提取出故障特征信號和微弱征兆是狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷的關(guān)鍵。由于風(fēng)電機組受風(fēng)速的

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本文編號：872091