【摘 要】
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近年来,风力发电因其清洁、安全及稳定的特点不断发展,风电装机容量与发电量的占比正呈逐年递增趋势发展,但随着风电行业的快速发展,风电机组滚动轴承的故障诊断随之呈现出检修维护成本高、耗时长、准确率低等弊端。由风电机组滚动轴承引发的重大事故时有发生,严重影响风电机组的发电效率与电能质量。因此,开展风机滚动轴承故障诊断研究具有重要理论意义和工程价值。首先,介绍了风力发电机组滚动轴承的原理及其振动频率,接着
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近年来,风力发电因其清洁、安全及稳定的特点不断发展,风电装机容量与发电量的占比正呈逐年递增趋势发展,但随着风电行业的快速发展,风电机组滚动轴承的故障诊断随之呈现出检修维护成本高、耗时长、准确率低等弊端。由风电机组滚动轴承引发的重大事故时有发生,严重影响风电机组的发电效率与电能质量。因此,开展风机滚动轴承故障诊断研究具有重要理论意义和工程价值。首先,介绍了风力发电机组滚动轴承的原理及其振动频率,接着介绍了变分模态分解算法的原理,与经验模式分解算法在仿真信号中进行对比分析,变分模态分解算法分解出的模态分量相较于经验模式分解包含更明显的故障特征信息,能够克服经验模式分解算法存在模态混叠和端点效应的不足。然后,针对滚动轴承振动信号高噪声的特点,采用Morlet小波阈值消噪的方法,实现抑制滚动轴承振动噪声信号。利用扩展粒子群算法优化变分模态分解中的参数组合[K,α],并与利用遗传算法优化的变分模态分解算法进行对比以验证扩展粒子群算法的有效性。利用优化的变分模态分解算法提取本征模式函数IMF,利用峭度准则筛选最佳IMF,即包含故障信息最丰富的IMF进行包络解调,由此初步进行故障诊断,最后构造能量熵特征向量（He IMFi）。最后,为解决滚动轴承故障诊断率偏低的问题,提出一种基于扩展粒子群算法优化的支持向量机分类的诊断方法,采用扩展粒子群算法离线寻优支持向量回归机的参数组合,训练并优化模型。并将实测数据与遗传算法优化的支持向量回归机模型对比,验证算法的有效性。本文提出的基于优化的变分模态分解算法实现了风机滚动轴承损伤程度与损伤位置的诊断,提高了滚动轴承故障诊断率,准确率达95.7%以上。
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