基于信号共振稀疏分解的风电齿轮箱故障诊断方法研究

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近年来随着风力发电技术的日趋成熟,使得风力发电机的装机量逐年增加,随之而来的即是对风力发电设备可靠性的更高要求。如何满足风机在保持高发电效率的同时具有更低维护成本已然成为了风力发电行业健康发展的工作重点。齿轮箱作为风机动力传动设备中的核心部件,对其进行精准的故障检测具有重要的意义。本文以提取齿轮箱振动信号的故障特征为研究目标,运用信号共振稀疏分解、最大相关峭度解卷方法实现了齿轮箱故障脉冲信号的提取;随后根据振动信号高共振分量的谐波特性运用时频分析法对旋转部件进行转速估计,并通过角域重采样技术对变转速
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