基于振動信號的風(fēng)電機組軸承故障診斷研究.pdf

1、我國風(fēng)力發(fā)電近年來發(fā)展十分迅速，但高額的運行維修成本一直是影響風(fēng)電場經(jīng)濟性的重要因素之一。軸承作為風(fēng)電機組的關(guān)鍵部件，由于承受復(fù)雜的載荷和處于特殊的工作環(huán)境中，是導(dǎo)致風(fēng)電機組故障停機的主要來源。因此，本文對風(fēng)電機組軸承的故障診斷方法進行研究，以便能夠及時準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)軸承的早期故障，并通過采取有效措施來避免可能發(fā)生的重大事故，降低風(fēng)電場的運行維修成本，增強機組的運行可靠性。
　　本文針對風(fēng)電機組的振動監(jiān)測數(shù)據(jù)，提出了兩種基于振動信號的風(fēng)

2、電機組軸承故障診斷算法：（1）提出一種基于變分模態(tài)分解（Variational Mode Decomposition，VMD）和Teager能量算子（Teager Energy Operator，TEO）的風(fēng)電機組軸承故障診斷方法，即VMD-TEO方法。該方法首先利用變分模態(tài)分解方法對風(fēng)機振動信號進行處理，分解得到若干本征模態(tài)函數(shù)分量（Intrinsic Mode Function，IMF）。然后利用峭度指標(biāo)篩選出敏感 IMF并計算其

3、Teager能量算子輸出，增強信號中由故障引起的沖擊成分。最后對Teager能量算子輸出進行傅里葉變換，獲得敏感IMF的Teager能量譜，來提取故障特征頻率從而進行故障診斷。（2）提出了一種基于階次分析的風(fēng)電機組故障診斷方法，該方法是對第一種方法的深化和擴展，考慮了風(fēng)電機組的轉(zhuǎn)速變化對軸承故障診斷的影響。該方法首先采用階次分析技術(shù)對風(fēng)電機組變轉(zhuǎn)速工況下的振動信號進行角域重采樣，將時域內(nèi)的非平穩(wěn)振動信號轉(zhuǎn)換成角域內(nèi)的平穩(wěn)信號，再利用VM