基于小波包和改进BP网络的风电机组滚动轴承故障诊断

摘要

针对风电机组存在大量暂态和非稳态信号特点,提出应用小波包变换的“柔性”时频窗,进行频率提取.结合神经网络较强非线性映射能力和自适应特征,提高故障诊断能力.详细分析了小波包的特性,结合风电机组中滚动轴承的故障特征和振动提取方式,通过小波包分解与重构,实现了小波包算法及特征提取.给出了神经网络改进和故障识别方法,通过具体实例研究了整个诊断流程.该方法能够有效地应用于风电机组滚动轴承的故障诊断,并可以推广应用于相关的其他传动链系统中.