本文選題：局部均值分解　切入點：模態(tài)混疊　出處：《動力工程學報》2014年12期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對實際應(yīng)用中局部均值分解(LMD)法存在的模態(tài)混疊問題,提出了自適應(yīng)高頻諧波LMD法.分析了信號中異常事件對求取包絡(luò)函數(shù)和均值函數(shù)的影響,將構(gòu)造的自適應(yīng)高頻諧波加入到原始信號中,通過改變原始信號的極值點位置來抑制模態(tài)混疊現(xiàn)象.對含有典型異常事件的信號進行了自適應(yīng)高頻諧波LMD法和ELMD法仿真實驗對比,驗證了該算法的有效性和優(yōu)越性.將該算法應(yīng)用于風電機組傳動系統(tǒng)故障診斷中,結(jié)果表明:采用該算法后,原有的模態(tài)混疊狀況得到明顯改善,并成功提取出軸系不平衡故障特征,可為風電機組故障診斷提供參考.
[Abstract]:Aiming at the problem of modal aliasing in the local mean decomposition (LMD) method, an adaptive high frequency harmonic LMD method is proposed. The influence of abnormal events in signal on the calculation of envelope function and mean function is analyzed. The adaptive high-frequency harmonics are added to the original signal. By changing the position of the extremum of the original signal to suppress the mode aliasing phenomenon, the simulation experiments of adaptive high-frequency harmonic LMD method and ELMD method are carried out for the signals with typical abnormal events. The validity and superiority of the algorithm are verified. The algorithm is applied to fault diagnosis of transmission system of wind turbine. The results show that the original mode aliasing condition is obviously improved by using this algorithm. The unbalance fault feature of shaft system is extracted successfully, which can provide reference for fault diagnosis of wind turbine.
【作者單位】： 華北電力大學控制與計算機工程學院;華北電力大學新能源電力系統(tǒng)國家重點實驗室;北京金風科創(chuàng)風電設(shè)備有限公司;
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金資助項目(13MS102)
【分類號】：TM614

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1567288