基于混合时频分析方法的风电机组故障诊断

摘要：

针对风电机组传动链系统振动信号非高斯、非平稳性的特点,提出了一种基于混合时频分析的风电机组故障诊断方法.该方法首先采用参数优化Morlet小波消噪方法对原始振动信号进行分析,滤除强大的背景噪声干扰；进而通过自项窗方法抑制时频面的干扰项,增强信号特征成分,提取故障特征以实现故障诊断.在Morlet小波参数优化过程中,采用交叉验证法优化波形参数及连续小波变换的尺度参数；在自项窗的设计过程中,采用基于平滑伪魏格纳分布的函数进行设计,并通过两次阈值处理以减少运算量、提高运算效率.通过对风电机组监测振动数据分析,证明了该方法可以有效地实现背景噪声的消除和故障诊断.

关键词：风电机组、混合时频分析方法、故障诊断、小波消噪、自项窗

所属期刊栏目：32

分类号：TH911.7;TP277

资助基金：国家自然科学基金项目51075347;徐州师范大学博士学位教师科研支持项目资助

在线出版日期：2016-04-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：96-99