基于LLTSA和PNN的风力发电机组轴承故障诊断

摘要

由于风电场大部分位于环境复杂恶劣的地区,通常受极端天气的影响,随着机组累计运行时间不断增加,机组部件不断老化,容易导致故障出现。风电机组上的主轴、偏航、变桨、发电机、齿轮箱等许多部位都装配有轴承,在机组故障中轴承故障占有很高的比例,具有复杂非线性、时变和多耦合特征。轴承的故障诊断通常采集轴承径向振动信号,采用小波变换等方法实现信噪分离,然后再进行经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD),选择有冲击特征或包含故障特征频率的IMF(Intrinsic mode function,IMF)