【摘 要】
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风力发电是全球未来最重要的代替能源,由于其风电机组工作在恶劣的条件下,易造成风力发电机局部出现故障.风力发电机组的滚动轴承故障振动信号呈现非线性和非平稳特点,大量背
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51507029);国家自然科学基金重大项目(2018YFB0904203)吉林省教育厅“十三五”科学技术研究项目(JJKH20180445KJ);吉林市科技创新发展计划项目(201750203);吉林省教育厅科技计划项目(JJKH20180435KJ)
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风力发电是全球未来最重要的代替能源,由于其风电机组工作在恶劣的条件下,易造成风力发电机局部出现故障.风力发电机组的滚动轴承故障振动信号呈现非线性和非平稳特点,大量背景噪声污染导致故障特征难以有效识别,提出了多小波和谱峭度相结合的风力发电机滚动轴承故障特征提取方法.首先对振动信号进行多小波降噪,计算其峭度值,评判风机轴承是否产生故障;其次依据快速峭度图算法的自适应选择性获得最优的滤波器参数,滤波后对其进行平方包络分析;最后提取高频共振信号中包含的低频信息,判断风机的故障类型.通过仿真实验结果表明,对于风机轴
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