风力机机械噪声识别技术研究

发布时间：2020-07-10 04:45

【摘要】：风能作为一种可再生的循环利用能源,近年来风电技术不断得到发展,风力发电机经常处于恶劣的工作环境下,其载荷处于长期的交变状态下,在大力发展风电的过程中,对环境影响较为突出的问题便是风机运转带来的噪声污染。由于风力机机组包含非常多的机械部件,因此在正常运行与异常状态下都会产生各种噪声与振动。通常采用传感器进行信号的采集时,往往伴随着诸如润滑系统的振动信号、温控循环系统的振动信号等强干扰信号,为了将机械噪声信号从中分离出来,需要将这些强干扰信号去除,因为干扰信号与噪声之间会发生耦合,使想要的机械信号埋没其中不易识别。为此,本文拟采用盲分离手段对混合信号进行去干扰处理。经过预处理后采用EMD-Fast Ica对混合信号实施盲源分离,盲处理的优点是可以在不必源信号的数量和传递参数未知条件下,实现对采集的混合信号中的各数据进行分离。为了验证此算法的分离效果与可行性,本文先进行仿真实验模拟出风电机组机械系统中的典型振动信号,并选择风力机主要传动系统部件齿轮作为识别实例,验证了此方法确实可以分离出机械噪声信号。
【学位授予单位】：沈阳工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TM315;TB53
【图文】：

本章拟采用盲源分离这一手段。念与分类简介指在信号源特性与其传递过程都未知的条中源信号的方法。由于传递过程未知，所取源信号[32]。一般地，通过传感器采集的处理问题为正定问题，即采集的混合信号量。理过程如图 2.1 所示，通过系统的输出 A与S 未知，表明要提取的源信号的特方式及其传递过程也不必已知。根据前面输入向量必须相互独立，而且具有单位

(t) (t) E (t) i i ix x x中， 1 2(t) (t), (t),..., (t)mx x x x为原始混合信号，尽管信号经过了中心化合矩阵不会发生变化，那么中心化处理不影响求解混合矩阵，从而不会分离产生影响。据盲分离的特点，盲信号的各个混合信号之间要求相互独立，没有相关预白化处理可以满足此要求。经过预白化出来后，混合信号中每个分量除，成为相互独立分量。预白化的基本原理是求解出白化矩阵 D ，然变换得到新混合信号 z (t)，其中 z (t)要满足E(zz )T I，其中I 是单位分量 (t)iz 彼此独立且方差为 1。 盲分离数学模型据上面提到的风力机组的实际工作环境与工况以及测量条件，对风力机别问题属于欠定盲源分离问题，所以选择采用线性瞬时混合模型来进行线形瞬时混合盲源分离模型如图 2.2 所示：

图 2.3 经验模态算法（EMD）流程图Fig. 2.3 Empirical modal algorithm flow chart止标准的是，经验模态分解方法的筛选过程中，分解得到的结果调频信号，那么丧失了其原来的物理意义，说明得到的此分的原因可能在于原始混合信号中包含着振幅相近的波信号题。为了避免极值点丢失的情况，就需要合理地选择筛选理意义的 IMF 分量，也就丢失了原来机械部件所蕴含的物步的分析与诊断。那么这次分解处理就是失败的。停止标准的研究，Norden E.Huang 等学者于 1998 年提出21( 1) 10 2(t) (t)(t)kTtikh hSdh

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本文编号：2748467