基于自适应高频谐波LMD法的风电机组故障诊断

发布时间：2018-03-04 21:03

  本文选题：局部均值分解　切入点：模态混叠　出处：《动力工程学报》2014年12期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对实际应用中局部均值分解(LMD)法存在的模态混叠问题,提出了自适应高频谐波LMD法.分析了信号中异常事件对求取包络函数和均值函数的影响,将构造的自适应高频谐波加入到原始信号中,通过改变原始信号的极值点位置来抑制模态混叠现象.对含有典型异常事件的信号进行了自适应高频谐波LMD法和ELMD法仿真实验对比,验证了该算法的有效性和优越性.将该算法应用于风电机组传动系统故障诊断中,结果表明:采用该算法后,原有的模态混叠状况得到明显改善,并成功提取出轴系不平衡故障特征,可为风电机组故障诊断提供参考.
[Abstract]:Aiming at the problem of modal aliasing in the local mean decomposition (LMD) method, an adaptive high frequency harmonic LMD method is proposed. The influence of abnormal events in signal on the calculation of envelope function and mean function is analyzed. The adaptive high-frequency harmonics are added to the original signal. By changing the position of the extremum of the original signal to suppress the mode aliasing phenomenon, the simulation experiments of adaptive high-frequency harmonic LMD method and ELMD method are carried out for the signals with typical abnormal events. The validity and superiority of the algorithm are verified. The algorithm is applied to fault diagnosis of transmission system of wind turbine. The results show that the original mode aliasing condition is obviously improved by using this algorithm. The unbalance fault feature of shaft system is extracted successfully, which can provide reference for fault diagnosis of wind turbine.
【作者单位】： 华北电力大学控制与计算机工程学院;华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室;北京金风科创风电设备有限公司;
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(13MS102)
【分类号】：TM614

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1567288