电力科学与工程
電力科學與工程
전력과학여공정
INFORMATION ON ELECTRIC POWER
2013年
9期
70-73
,共4页
滚动轴承%故障诊断%EEMD分解%Hilbert包络分析
滾動軸承%故障診斷%EEMD分解%Hilbert包絡分析
곤동축승%고장진단%EEMD분해%Hilbert포락분석
滚动轴承在风电机组中广泛应用,其运行状态直接影响整台风机的性能.提出EEMD(总体平均经验模态分解)和Hilbert包络分析相结合的方法对滚动轴承进行故障诊断.经验模态分解具有自适应性,但存在一些不足,易产生虚假分量和模态混叠现象.针对EMD分解方法的不足,引入改进型算法EEMD.首先将振动加速度信号进行EEMD分解,计算各阶IMF峭度值的大小,选择峭度值较大的IMF分量,利用Hilbert变换对其进行包络谱分析,提取故障特征频率,辨识滚动轴承故障.通过对实验采集的滚动轴承振动信号进行分析,证明了该方法的有效性和准确性.
滾動軸承在風電機組中廣汎應用,其運行狀態直接影響整檯風機的性能.提齣EEMD(總體平均經驗模態分解)和Hilbert包絡分析相結閤的方法對滾動軸承進行故障診斷.經驗模態分解具有自適應性,但存在一些不足,易產生虛假分量和模態混疊現象.針對EMD分解方法的不足,引入改進型算法EEMD.首先將振動加速度信號進行EEMD分解,計算各階IMF峭度值的大小,選擇峭度值較大的IMF分量,利用Hilbert變換對其進行包絡譜分析,提取故障特徵頻率,辨識滾動軸承故障.通過對實驗採集的滾動軸承振動信號進行分析,證明瞭該方法的有效性和準確性.
곤동축승재풍전궤조중엄범응용,기운행상태직접영향정태풍궤적성능.제출EEMD(총체평균경험모태분해)화Hilbert포락분석상결합적방법대곤동축승진행고장진단.경험모태분해구유자괄응성,단존재일사불족,역산생허가분량화모태혼첩현상.침대EMD분해방법적불족,인입개진형산법EEMD.수선장진동가속도신호진행EEMD분해,계산각계IMF초도치적대소,선택초도치교대적IMF분량,이용Hilbert변환대기진행포락보분석,제취고장특정빈솔,변식곤동축승고장.통과대실험채집적곤동축승진동신호진행분석,증명료해방법적유효성화준학성.
