【摘 要】
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风力发电装备传动链是主要的能量转换零部件,其故障的频繁发生导致了重大的经济损失.基于振动信号的早期微弱故障识别在传动链状态监测中获得了大量研究.由于转频和啮合频率
【机 构】
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西安交通大学 机械制造系统工程国家重点实验室 西安 710049
【出 处】
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2014年全国设备监测诊断与维护学术会议、第十六届全国设备监测与诊断学术会议、第十四届全国设备故障诊断学术会议暨2014
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风力发电装备传动链是主要的能量转换零部件,其故障的频繁发生导致了重大的经济损失.基于振动信号的早期微弱故障识别在传动链状态监测中获得了大量研究.由于转频和啮合频率等谐波分量与冲击分量的耦台效应,同时,强背景噪声的干扰,使得故障识别率较低.为了提高故障诊断的精度,本文提出了运用谐波字典和Gabor字典的联合字典来稀疏分解振动信号,不但能有效地解耦复合信号,而且降低了噪声的影响.通过对仿真信号和工程案例的分析,验证了本文提出的稀疏理论在风电装备故障诊断中的有效性和可行性.
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