MCKD-EMD融合方法:风电机组早期轴承故障诊断策略
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更新于2024-08-31
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本文主要探讨的是"基于MCKD-EMD的风电机组轴承早期故障诊断方法"。风力发电作为一种清洁能源,其发展迅速,但随之而来的是风电机组故障问题的增加,其中轴承由于其关键作用而成为故障高发部位。轴承早期故障的识别至关重要,因为它可能导致长时间的停机和高昂的维护成本。
早期故障阶段的轴承信号通常信号强度较弱,且受到环境噪声和信号衰减的严重影响,导致特征提取难度大。为解决这个问题,研究者引入了最大相关峭度解卷积(MCKD)算法。MCKD因其能有效降噪,特别是对于被噪声掩盖的故障冲击脉冲,使其在轴承早期故障信号处理中表现出色。作者将MCKD与经验模态分解(EMD)结合起来,首先使用MCKD对含有强噪声的信号进行降噪处理,去除干扰,然后对降噪后的信号进行EMD分析,提取敏感的本征模态函数(IMF)。
EMD作为一种自适应信号分解技术,特别适合处理非线性和非平稳信号,它能揭示不同尺度下的波动和趋势。在轴承故障诊断中,通过EMD可以捕捉到故障特征的频谱变化,例如文献中提到的包络谱分析。文献中提到的方法如循环维纳滤波、小波包分解、共振解调和小波相关滤波-包络分析,都曾尝试通过不同策略来提取早期故障特征。
在本文中,作者提出了一种新的方法,即先用MCKD对轴承信号进行降噪,再利用EMD的IMF来进一步分析,尤其是通过计算IMF的包络谱来检测故障特征。包络谱中的特定频带幅值突变往往指示着故障的发生。通过仿真和试验验证,这种方法显示出较高的诊断准确性和有效性,能够在早期发现轴承故障,有助于提高风电机组的运行可靠性,减少维修成本。
总结来说,本文的主要贡献在于将MCKD与EMD结合,形成了一种有效的风电机组轴承早期故障诊断策略,通过降噪和特征提取,实现了对微弱故障信号的精确检测,为风力发电行业的故障预防和维护提供了有力支持。
2019-05-06 上传
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