MCKD-EMD融合方法：风电机组早期轴承故障诊断策略

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。