【摘 要】
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本文以某种型号的大型直驱风电机组为对象,对其主轴后轴承发生故障时的振动信号进行实测分析,主要探讨在强干扰环境和微弱故障条件下合适的故障特征提取和识别方法,采用振动
【机 构】
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华北电力大学能源动力与机械工程学院;
【基金项目】
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中国华能集团公司科学技术项目(HNKJ08-H27,HNKJ08-H28);中央高校基本科研业务费项目(090G38)资助
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本文以某种型号的大型直驱风电机组为对象,对其主轴后轴承发生故障时的振动信号进行实测分析,主要探讨在强干扰环境和微弱故障条件下合适的故障特征提取和识别方法,采用振动信号的高阶统计特性区分正常状态和故障状态,以振动信号双谱的非高斯性强度作为特征值,经过主分量分析(PCA)对多维特征数据进行压缩降维,得到区分度较好的低维主分量特征值。对故障机组与正常机组的分析计算表明,双谱对风电机组轴承故障十分敏感,非高斯性强度特征值可以很好的反应故障与正常机组的差别,经过PCA特征压缩后得到的低维主分量具有较好的故障区分度。
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