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基于混合时频分析方法的风电机组故障诊断

刘文艺 韩继光

刘文艺, 韩继光. 基于混合时频分析方法的风电机组故障诊断[J]. 机械科学与技术, 2013, 32(1): 96-99.
引用本文: 刘文艺, 韩继光. 基于混合时频分析方法的风电机组故障诊断[J]. 机械科学与技术, 2013, 32(1): 96-99.
Liu Wenyi, Han Jiguang. Wind Turbine Fault Diagnosis Based on the Hybrid Time-frequency Analysis Method[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2013, 32(1): 96-99.
Citation: Liu Wenyi, Han Jiguang. Wind Turbine Fault Diagnosis Based on the Hybrid Time-frequency Analysis Method[J]. Mechanical Science and Technology for Aerospace Engineering, 2013, 32(1): 96-99.

基于混合时频分析方法的风电机组故障诊断

基金项目: 

国家自然科学基金项目(51075347)

徐州师范大学博士学位教师科研支持项目资助

详细信息
    作者简介:

    刘文艺(1984-),硕士生导师,博士,研究方向为智能测试技术和风电机组健康状态监测,liuwenyi1984@126.com

Wind Turbine Fault Diagnosis Based on the Hybrid Time-frequency Analysis Method

  • 摘要: 针对风电机组传动链系统振动信号非高斯、非平稳性的特点,提出了一种基于混合时频分析的风电机组故障诊断方法。该方法首先采用参数优化Morlet小波消噪方法对原始振动信号进行分析,滤除强大的背景噪声干扰;进而通过自项窗方法抑制时频面的干扰项,增强信号特征成分,提取故障特征以实现故障诊断。在Morlet小波参数优化过程中,采用交叉验证法优化波形参数及连续小波变换的尺度参数;在自项窗的设计过程中,采用基于平滑伪魏格纳分布的函数进行设计,并通过两次阈值处理以减少运算量、提高运算效率。通过对风电机组监测振动数据分析,证明了该方法可以有效地实现背景噪声的消除和故障诊断。
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出版历程
  • 收稿日期:  2011-11-07

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