基于EEMD-PCA的风电轴承故障预警方法

• 作者: 刘伟江 史晓鸣 周民强 廖元文 陆超
• 来源期刊: 轴承
• 学科: 工学
• 关键词: 滚动轴承 风力发电机组 集合经验模态分解 主元分析 故障 预警
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 测量与仪器
• 页码范围: 67-71
• 页数: 5页
• 分类号: TH133.33|TK83
• 语种: 中文
• DOI: 10.19533/j.issn1000-3762.2020.09.014

摘要

针对风电轴承故障预警的问题,提出一种基于主元分析统计的故障预警方法.首先,采集正常状态下的轴承振动信号进行EEMD处理;然后,将各IMF分量输入PCA计算出正常状态下的T2和SPE阈值;最后,将运行监测数据输入模型求得运行过程中的统计量,并以SPE超过阈值线的比例为指标进行故障预警.通过风电场轴承故障案例表明,该方法可对风电轴承早期故障进行有效预警,具有实际工程应用价值.