基于LMD的風(fēng)力發(fā)電機(jī)組振動(dòng)信號(hào)分析.pdf

1、隨著風(fēng)電的廣泛應(yīng)用，其安全性越來越受到重視。為了保證風(fēng)力發(fā)電機(jī)組安全、可靠的運(yùn)行，對(duì)其故障信息的研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。風(fēng)力發(fā)電機(jī)組在運(yùn)行過程中，其振動(dòng)信號(hào)往往包含大量的故障信息，通常表現(xiàn)為多分量的非平穩(wěn)信號(hào)的形式。目前常見的分析方法，例如傅里葉變換、短時(shí)傅里葉變換、Winger分布、小波變換等具有一定的局限性。針對(duì)以上問題，本文采用了局域均值分解(Localmeandecomposition，LMD)和階比分析(OrderAnalys

2、is)相結(jié)合的方法對(duì)風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分析。主要研究?jī)?nèi)容安排如下:
　　研究LMD的算法，針對(duì)滑動(dòng)步長(zhǎng)的選取對(duì)LMD的分解的影響，提出了一種自適應(yīng)選取滑動(dòng)步長(zhǎng)的分解方法;并結(jié)合風(fēng)力發(fā)電機(jī)在運(yùn)行過程中會(huì)摻入噪聲這一問題，對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行降噪處理。利用改進(jìn)后的LMD方法對(duì)風(fēng)機(jī)的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分解。所得到的單分量信號(hào)就包含風(fēng)力發(fā)電機(jī)組振動(dòng)信號(hào)的特征量。
　　根據(jù)直接法、能量算子解調(diào)方法和Hilbert變換法方法的特點(diǎn)，確定提取