基于EEMD和能量分离的风电机组传动系统的故障诊断方法

• 作者: 孟恩隆 李煌 段震清 王灵梅
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 工学
• 关键词: 振动与波 风电机组 传动系统 故障诊断 EEMD 能量分离
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 信号处理与故障诊断
• 页码范围: 161-166
• 页数: 6页
• 分类号: TM62
• 字数: 3314字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355.2018.06.031

摘要

针对风力发电机传动系统故障发生时难以有效提取识别问题,提出基于EEMD分解和能量分离的故障诊断方法.对采集到的振动信号进行EEMD分解,根据峭度和相关系数选取包含故障最多且与原信号相关性较大的IMF分量;应用EEMD对信号进行分解,满足能量分离的要求.利用Teager能量算子对信号瞬时变化和精细时间分辨率的适应性,用能量分离算法估计选定的IMF分量的幅值包络和瞬时频率,用来进一步做Fourier变换,通过频谱分析实现故障的诊断与定位.风电机组的实验数据和现场实际运行数据证实了所提方法的准确性和有效性.该方法在风电场的实际工程中具有较高的应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王灵梅	山西大学山西省风电机组监测与诊断工程技术研究中心	63	851	15.0	27.0
2	孟恩隆	山西大学山西省风电机组监测与诊断工程技术研究中心	8	33	3.0	5.0
3	段震清	山西大学山西省风电机组监测与诊断工程技术研究中心	2	6	1.0	2.0
4	李煌	山西大学山西省风电机组监测与诊断工程技术研究中心	2	6	1.0	2.0