基于PCA的风力发电机组低频振动信号降噪方法研究

摘要

近几年,风电场振动状态监测与故障诊断已经开始了大规模应用,与其它领域不同,风电场风力发电机组叶轮转速较低,机组单机容量越大,叶轮额定转速越低,机组叶轮和齿轮箱行星级端的振动信号中噪声过大,将有用的故障信号完全淹没,信噪比极低,对风力发电机组振动状态诊断工作带来了极大的困难,为此,引入基于PCA降噪方法的研究,通过对图像领域中PCA处理方法的研究，并引入到风电机组低转速振动信号的降噪过程中，经过实际数据降噪前后对比，取得了较为明显的效果，能够有效提高风力发电机组低频振动信号的信噪比.