基于小波变换的风力发电机组故障检测方法 |
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引用本文: | 沙济通,邢龙,胡占飞,林中良,杜石存.基于小波变换的风力发电机组故障检测方法[J].水力发电,2023(6):99-104. |
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作者姓名: | 沙济通 邢龙 胡占飞 林中良 杜石存 |
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作者单位: | 1. 河北建投新能源有限公司;2. 北京金风慧能技术有限公司;3. 新天绿色能源股份有限公司 |
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摘 要: | 针对传统风力发电机组故障检测方法受到非平稳振动信号影响,导致检测结果不精准的问题,提出了基于小波变换的风力发电机组故障检测方法。根据风力发电机组轴承非平稳信号特征,使用小波变换降噪技术,分解非平稳信号,获取有限长度离散含噪信号。消除噪声项后,利用峭度对非平稳信号的敏感性,提取故障自旋频率特征,实现轴承的故障检测。利用卷积神经网络提取齿轮箱阶次信号时序特征,通过齿轮箱故障时序特征的小波变换平移,利用阶次跟踪分析方法推导不同转速级的故障特征,以此对非平稳工况下齿轮箱故障状态诊断。由实验结果可知,该方法内、外滚道加速度时域信号变化范围分别为-0.3~0.3、-0.06~0.05 m/s 2,小、大齿轮断齿故障幅值为0.2、0.4,轴承故障和齿轮箱故障变化范围均与实际范围一致。
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关 键 词: | 小波变换 风力发电机组 轴承 齿轮箱 故障检测 非平稳振动信号 卷积神经网络 频率特征 |
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