基于改进HHT的风力发电系统轴承故障诊断

• 作者: 沈艳霞 王龙 赵芝璞
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 风力发电系统 滚动轴承 故障诊断 Hilbert-Huang变换 总体平均经验模态分解 互信息
• 年，卷（期）: 2013,（9）
• 所属期刊栏目: 数据采集与处理
• 页码范围: 40-44
• 页数: 5页
• 分类号: TH165+.3
• 字数: 2712字
• 语种: 中文

摘要

轴承是风力发电机组中故障率较高的部件,其故障信号为非线性、非平稳信号,经验模态分解是一种自适应的信号处理方法,可用来分析此类信号,但是模态混叠使得经验模态分解无法准确地将固有模态分离出来.针对此问题,采用总体平均经验模态分解进行改进,利用高斯白噪声的频率均匀分布的统计特性,抑制模态混叠现象,并通过计算固有模态函数与故障信号的互信息来剔除虚假分量,从而得到更准确的Hilbert-Huang谱,由此提取故障信息,判断故障类型.仿真试验及轴承故障诊断实例均证明了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈艳霞	江南大学电气自动化研究所	177	2135	23.0	39.0
2	赵芝璞	江南大学电气自动化研究所	18	229	8.0	15.0
3	王龙	江南大学电气自动化研究所	4	35	2.0	4.0