基于振动分析的风力机齿轮箱故障诊断?

• 作者: 刘三明 刘琦 张卫 杨明莉
• 来源期刊: 电机与控制应用
• 学科: 工学
• 关键词: 风力机齿轮箱 多尺度 降噪 希尔伯特变换 故障诊断
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 页码范围: 66-71
• 页数: 6页
• 分类号: TM315
• 字数: 2367字
• 语种: 中文

摘要

为实时、准确、简易地诊断出风力机齿轮箱故障类型，提高风力机的稳定性，提出一种面向多故障的基于多尺度小波分析和希尔伯特变换的实时齿轮箱故障诊断方法。利用故障发生前期微弱的故障征兆，首先用小波降噪技术滤除齿轮箱振动信号中的噪声，然后对信号进行多尺度小波分解，通过分析高频重构信号，来判断是否将要产生故障；如果确定故障将要发生，再对高频重构信号进行希尔伯特变换，通过分析能量包络谱相应的波形参数值来判定预测故障的类型。利用试验数据对该方法进行分析验证，证明了该算法的简单和有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘三明	上海电机学院电气工程系	70	153	7.0	9.0
2	杨明莉	上海电机学院电气工程系	8	35	4.0	5.0
3	张卫	上海电机学院电气工程系	5	26	3.0	5.0
4	刘琦		9	45	4.0	6.0