【摘 要】
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针对风电回转支承的故障振动信号为低频信号,不平稳、非线性,难以检出等难题,提出了基于数据融合的方案:首先提出了B型关联度加权法和小波去噪相结合的方法,对多源振动信号进
【机 构】
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南京工业大学电气工程与控制科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51277092);江苏省人事厅江苏省博士后计划项目(1201012C)
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针对风电回转支承的故障振动信号为低频信号,不平稳、非线性,难以检出等难题,提出了基于数据融合的方案:首先提出了B型关联度加权法和小波去噪相结合的方法,对多源振动信号进行融合去噪,然后以EEMD为基础对融合后的信号进行分解,此方案不仅提高了融合信号的信噪比,而且抑制了在经验模态分解中的模式混叠现象,实验结果表明与理论计算的故障特征频率相吻合,充分显示了其应用在回转支承故障诊断系统中的可行性。
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