论文摘要
风力机传动轴轴承振动信号具有典型的非平稳和非线性特征,传统状态监测及故障诊断方法难以同时满足故障程度识别及部位诊断的需求。为此,针对定速轴承故障数据及变速的风力机轴承故障数据,采用多重分形去趋势波动分析方法,分析轴承在正常和不同故障状态下振动信号的多重分形特征,采用3种多重分形谱参数以表征振动信号的分形特征,结果表明:多重分形去趋势波动分析方法对于定速轴承和变速轴承均能进行有效的故障状态识别;轴承振动信号具有典型的多重分形特性,且较之正常状态,故障状态下多重分形特性更为明显,多重分形谱函数峰值对应的奇异指数更小,且当轴承处于内环故障时最小时,说明该参数可有效判断轴承运行状态及故障位置。因此,通过多重分形去趋势波动方法可获取故障特征参数,为风力机轴承故障诊断提供理论基础和实现途径。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 李洋,李春,杨阳
关键词: 风力机,轴承,多重分形,去趋势波动分析,故障诊断
来源: 太阳能学报 2019年11期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 上海理工大学能源与动力工程学院
基金: 国家自然科学基金（51676131,51176129)
分类号: TM315
页码: 3235-3243
总页数: 9
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