風力發(fā)電機振動信號采集分析儀與診斷方法研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、風力發(fā)電機在運行過程中故障時有發(fā)生，這些故障中有許多是可以通過故障診斷和狀態(tài)監(jiān)測來避免的。針對風力發(fā)電機振動信號采集的特殊性，本文基于LabVIEW平臺設計了風力發(fā)電機振動信號采集分析儀。系統(tǒng)具有自動記錄等功能，可以較好地應用到現場風力發(fā)電機的振動信號采集中。實驗分析結果表明了系統(tǒng)的有效性。另外，由于滾動軸承在風力發(fā)電機中扮演著重要的角色，對其進行故障診斷研究具有重要的現實意義。
　　本研究主要內容包括：⑴針對經驗小波變換(EWT

2、)在強背景噪聲下對軸承的輕微故障特征提取不足的問題，提出了概率主成分分析(PPCA)結合EWT的滾動軸承輕微故障診斷方法。該方法能夠有效地去除強背景噪聲干擾，提取信號故障特征且效果優(yōu)于對信號進行EWT包絡分析。⑵針對PPCA算法中兩參數需人工選擇的問題，提出了一種新的自適應概率主成分分析(APPCA)的軸承故障特征增強方法。為了自適應實現最佳分析結果，利用粒子群算法多參數尋優(yōu)特性，根據最大峭度準則確定影響PPCA的最佳影響參數組合。仿真

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