基于分形維數(shù)的風電傳動鏈故障特征提取方法及其應用.pdf

1、風力發(fā)電是目前主要的可再生能源發(fā)電方式之一，它是通過風輪葉片將風的動能轉(zhuǎn)化為機械能，帶動發(fā)電機旋轉(zhuǎn)產(chǎn)生電能。風電機組運行條件比較惡劣，狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷對機組安全性和經(jīng)濟性至關重要。
　　本文對風電機組的結(jié)構(gòu)組成、運行原理進行介紹，描述了關鍵部件的常見故障及其故障機理。在此基礎上，研究基于振動監(jiān)測信號的故障特征提取方法，主要研究以下三個方面內(nèi)容:
　　(1)研究基于分形維數(shù)提取風電機組故障特征方法，在MATLAB環(huán)境編程實現(xiàn)

2、振動信號關聯(lián)維數(shù)的計算，分別用仿真數(shù)據(jù)和實測風電機組振動數(shù)據(jù)對計算結(jié)果進行了驗證，分析了測量噪聲對關聯(lián)維數(shù)計算結(jié)果的影響。
　　(2)研究將Kalman濾波與關聯(lián)維數(shù)計算相結(jié)合，首先對實測振動信號進行濾波處理，降低干擾噪聲的影響，然后再計算關聯(lián)維數(shù)，得到排除其他非故障因素干擾的故障信息。
　　(3)研究將小波尺度域濾波與關聯(lián)維數(shù)計算相結(jié)合的方法，首先對實測振動信號進行小波分解，得到各個尺度下的小波系數(shù)，對這些小波系數(shù)進行卡爾