数字频率筛查方式的风电机组齿轮箱故障诊断

• 作者: 宋建 束洪春 董俊 常勇
• 来源期刊: 机械设计与制造
• 学科: 工学
• 关键词: 算法融合 风电机组 齿轮箱 非平稳信号 小波分析 Hilbert-Huang变换
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 理论与方法研究|Study on Theory and Method
• 页码范围: 15-19
• 页数: 5页
• 分类号: TH16
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3997.2022.01.004

摘要

风电机组齿轮箱故障一直是风电场主要机械故障之一,其故障信息多是混有噪声的非平稳信号.为避免陷入对复杂的非线性信号求解,提出多种算法融合下的数字信息频率筛查处理方法.首先利用小波分析对高频信号的敏感性进行消噪,然后充分利用Hilbert-Huang变换对非平稳信号的分解和时频变换能力进行信号特征挖掘,在被干扰的非平稳信号里面找出故障对应频率.充分利用多种算法融合有效去除与主频率不相关的高频噪声,找出时域变换的边际谱.避免了直接分解含有高频信号的不确定性,降低了信号分解过程中回流成分,避免发生反射现象,完成对风电机组齿轮箱故障的非平稳信号频率筛查比对.通过对某机组进行故障实验,验证数字信息频率筛查方法的有效性.