风力发电机组叶片故障诊断

被引：29

作者：

李大冰 ^{[1
]}

吉荣廷 ^{[1
,2
]}

冯文秀 ^{[1
]}

机构：

[1] 内蒙古工业大学

[2] 内蒙古铁路科研所

来源：

节能技术 | 2013年 / 31卷 / 06期

关键词：

风机叶片; 小波分解; 振动信号; 时域; 频域; 故障诊断;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM315 [风力发电机];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化];

摘要：

风机叶片的裂纹和断裂是导致风机机组事故的重要因素之一,尽早诊断出风机叶片的故障部位与故障程度,对安全生产具有意义重大。本文将叶片振动信号作为研究对象,利用小波分解方法对其进行信号分解,并与时域和频域方法处理结果进行对比分析,得出诊断结论。仿真结果表明:小波分解方法可以更有效的获取故障特征信号,具有较高的故障诊断率。

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页码：534 / 536

页数：3

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