可再生能源

2016, v.34(03) 421-426

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基于改进二阶统计量BSS算法的风力机主轴承故障诊断研究
Study on fault diagnosis for the main bearing of wind turbine based on the improved second-order statistics of BSS algorithm

刘欢;王健;郭烁;张琳琳;李金凤;王庆辉;

摘要(Abstract):

针对大型风力机主轴承易发生故障且特征信号难以提取的问题和传统盲分离算法计算量大、收敛性较差的缺点,提出一种改进二阶统计量的盲源分离算法;利用信号的非平稳性,将传感器数据分成不重叠的时间窗,用广义时滞协方差矩阵代替标准协方差矩阵,然后估计每个窗内的时滞协方差矩阵平均值来提高算法的稳健性和精确度。且将该算法成功应用于某风场大型风力机主轴承故障信号的提取中。分析结果表明,该算法可有效分离大型风力机主轴承与其他部件的振动信号,与其他算法相比具有分离精度高、可靠性好等优点,对风力机主轴承的故障诊断十分有效。

关键词(KeyWords): 风力机;盲源分离;主轴承;二阶统计量;故障诊断

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金项目资助(51005159);; 辽宁省教育厅科学研究一般项目资助(L2014166)

作者(Author): 刘欢;王健;郭烁;张琳琳;李金凤;王庆辉;

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