基于小波包的EITD风力发电机组齿轮箱故障诊断

被引：32

作者：

向玲

鄢小安

机构：

[1] 华北电力大学能源动力与机械工程学院

来源：

动力工程学报 | 2015年 / 35卷 / 03期

关键词：

固有时间尺度分解方法; 小波包分解; PR分量; 关联维数; 故障诊断;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM315 [风力发电机]; TH165.3 [];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化];

摘要：

基于三次样条插值和固有时间尺度分解中的线性变换,提出了集成固有时间尺度分解(EITD)方法,将该方法与小波包变换相结合,实现了风电机组齿轮箱故障的精确诊断.首先使用三次样条插值拟合基线控制点,将振动信号分解为一系列固有旋转分量;然后选择相关系数最大的PR分量进行小波包分解,计算分解后小波包系数的能量分布,选择能量比重较大的小波包系数重构PR分量;最后计算重构PR分量的关联维数,实现振动信号的故障诊断.利用所提出的方法对风电机组齿轮箱振动信号进行了分析,结果表明:与经验模态分解(EMD)方法处理后直接计算关联维数和经小波包的EMD方法处理后计算关联维数相比,采用小波包的EITD方法处理后计算关联维数更具有区分性,可有效识别齿轮的工作状态和故障类型.

引用

页码：205 / 212

页数：8

共 13 条

[1]

基于ITD和模糊聚类的齿轮箱故障诊断方法 [J].