基于IMF希爾伯特解調(diào)的風電齒輪箱復合故障識別方法

【摘要】：為克服風電齒輪箱部件故障各調(diào)制載波邊帶重疊的影響和傳統(tǒng)濾波方法造成的信號相位變化,提高故障診斷的精度,引入基于IMF希爾伯特解調(diào)的復合故障識別方法。該方法首先通過經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解得到若干個對應(yīng)不同的調(diào)制頻率族的內(nèi)稟模態(tài)函數(shù),然后采用希爾伯特解調(diào)分析提取調(diào)制信號對應(yīng)的內(nèi)稟模態(tài)分量的故障信息,以達到精確識別故障的目的。結(jié)合實際案例分析,驗證了該方法可以有效地提取非線性、非穩(wěn)定性和多調(diào)制混雜復合信號中的故障信息,有效地提高了風電齒輪箱故障識別的精度。 【作者單位】： 華北電力大學新能源電力系統(tǒng)國家重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解 復合故障 內(nèi)稟模態(tài)函數(shù) 希爾伯特解調(diào)
【基金】：中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金項目(12QX06) 華能集團科學技術(shù)課題(HNKJ11-H27)
【分類號】：TM346
【正文快照】： 0前言風電機組齒輪箱結(jié)構(gòu)和載荷工況極其復雜,使得風電機組齒輪箱常處于多種故障并發(fā)的復合故障狀況下。齒輪箱振動信號含有較復雜的干擾噪音信息,增加了風電機組齒輪箱故障診斷的難度。因此,分離故障信號、背景信號和噪音信號,從復雜的多調(diào)制復合振動信號中提取各頻率族成分

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