【摘 要】
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风力发电机组的故障诊断研究主要是对其设备振动信号的分析与研究。很多机械故障的振动信号都是非线性、非平稳信号，因此对这些信号的处理是故障诊断的关键部分。本文首先对小波分析、小波包（WPA）变换和希尔伯特黄变换(HHT)进行了研究，并将这些方法用于风机故障特征提取。小波分析是将故障信号进行分解和重构，获得各层重构信号的能量经过归一化处理后作为特征向量；小波包变换是利用小波包的自适应性将振动信号分解到不
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风力发电机组的故障诊断研究主要是对其设备振动信号的分析与研究。很多机械故障的振动信号都是非线性、非平稳信号，因此对这些信号的处理是故障诊断的关键部分。本文首先对小波分析、小波包（WPA）变换和希尔伯特黄变换(HHT)进行了研究，并将这些方法用于风机故障特征提取。小波分析是将故障信号进行分解和重构，获得各层重构信号的能量经过归一化处理后作为特征向量；小波包变换是利用小波包的自适应性将振动信号分解到不同的频带，计算各频带的能量并进行归一化处理后作为特征向量；希尔伯特黄变换是先使用经验模态分解法（
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