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基于小波域平穩(wěn)子空間分析的風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪箱故障診斷

發(fā)布時(shí)間:2018-03-01 07:50

  本文關(guān)鍵詞: 風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪箱 故障診斷 連續(xù)小波變換 平穩(wěn)子空間分析 出處:《機(jī)械工程學(xué)報(bào)》2014年11期  論文類型:期刊論文


【摘要】:風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪箱故障信號(hào)為非平穩(wěn)瞬態(tài)微弱信號(hào),容易被齒輪嚙合信號(hào)及其他噪聲淹沒。提出一種融合連續(xù)小波變換(Continuous wavdot transform,CWT)和平穩(wěn)子空間分析(Startionary subspace analysis,SSA)的信號(hào)分解方法并應(yīng)用于風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪箱故障診斷中。平穩(wěn)子空間分析作為一種盲源分離技術(shù)可將高維數(shù)據(jù)分解成平穩(wěn)源部分和非平穩(wěn)源部分,對(duì)待分析信號(hào)各分量間的獨(dú)立性沒有要求且不需要任何先驗(yàn)信息。連續(xù)小波變換則可利用其所具有的多尺度分析特性把一維時(shí)間序列轉(zhuǎn)換為不同尺度下的多維時(shí)間序列。對(duì)觀測(cè)得到的一維時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行連續(xù)小波變換得到多維時(shí)間序列作為平穩(wěn)子空間分析的輸入,利用平穩(wěn)子空間分析方法將該多維時(shí)間序列分解為平穩(wěn)源信號(hào)分量和非平穩(wěn)源信號(hào)分量,對(duì)非平穩(wěn)源信號(hào)進(jìn)行包絡(luò)譜分析得到齒輪箱故障的特征頻率。該小波域平穩(wěn)子空間分析方法被應(yīng)用于一個(gè)實(shí)際風(fēng)力發(fā)電機(jī)齒輪箱振動(dòng)信號(hào)的分析,試驗(yàn)結(jié)果表明該方法可有效地診斷出齒輪箱中的軸承故障。
[Abstract]:The fault signal of gearbox of wind turbine is non-stationary transient weak signal. It is easy to be submerged by gear meshing signal and other noise. A signal decomposition method based on continuous wavdot transform (CWT) and stationary subspace analysis (SSA) is proposed and applied to wind turbine gearbox fault diagnosis. As a blind source separation technique, subspace analysis can decompose high-dimensional data into stationary source and non-stationary source. The independence of each component of the analytical signal is not required and no prior information is required. Continuous wavelet transform can be used to convert one dimensional time series to multidimensional time at different scales by using its multiscale analysis characteristics. Using continuous wavelet transform to obtain multi-dimensional time series as the input of stationary subspace analysis. The multidimensional time series is decomposed into stationary source signal component and non-stationary source signal component by using stationary subspace analysis method. The characteristic frequency of gearbox fault is obtained by envelope spectrum analysis of non-stationary source signals. The wavelet domain stationary subspace analysis method is applied to the analysis of vibration signals of a practical wind turbine gearbox. The test results show that this method can effectively diagnose the bearing faults in the gearbox.
【作者單位】: 東南大學(xué)儀器科學(xué)與工程學(xué)院;康涅狄格大學(xué)機(jī)械工程系;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51175080)
【分類號(hào)】:TM315

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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5 記者 羅佳e,

本文編號(hào):1551057


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