【摘 要】
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针对风电机组滚动轴承早期故障特征信号往往易受正常信号和现场噪声的干扰而不易识别的问题,在原有的盲源分离方法的基础上提出一种新的故障特征提取方法,该方法首先对原始振
【机 构】
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华北电力大学电气与电子工程学院电力工程系 保定 071003
【出 处】
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中国电机工程学会电力系统专业委员会2014年学术年会
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针对风电机组滚动轴承早期故障特征信号往往易受正常信号和现场噪声的干扰而不易识别的问题,在原有的盲源分离方法的基础上提出一种新的故障特征提取方法,该方法首先对原始振动信号进行小波去噪和包络解调分析,再采用基于最大信噪比的盲源分离方法对得到的小波包络解调信号进行分离,最后对分离后的信号进行频谱变换,从频谱图上可以清晰地观察出轴承的故障特征频率.实例分析表明,使用此方法对实测的风机主轴承故障振动信号进行分析能够有效提取出轴承的故障特征,有助于实现轴承的在线故障诊断.
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