【摘 要】
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由于目前基于振动信号的风力机叶轮不平衡故障诊断方法具有传感器多、成本高、可靠性差等缺点。利用Matlab与Simulink分别建立正常和不平衡状态下的机组模型。以某风场实测秒
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51677067)
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由于目前基于振动信号的风力机叶轮不平衡故障诊断方法具有传感器多、成本高、可靠性差等缺点。利用Matlab与Simulink分别建立正常和不平衡状态下的机组模型。以某风场实测秒级数据作为系统输入，得到机组输出功率。频域分析表明，风力机输出功率在不平衡故障下包含叶轮旋转1倍频分量，经经验模态分解（EMD）后，输出功率在不同频带内能量值发生改变。以计算输出功率1倍频幅值与EMD能量熵作为故障特征，利用数值拟合法，得到故障程度与两故障特征的关系曲线，实现在无高成本传感器条件下叶轮不平衡故障的监测与诊断。
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