【摘 要】
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针对在强风电机组背景噪声下进行滚动轴承复合故障诊断时,由于故障之间的相互联系、交叉影响使得多种故障特征混叠在一起,易造成漏诊、误判等问题,提出一种基于多点最优调整
【机 构】
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华北电力大学(保定)机械工程系,保定 071003
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针对在强风电机组背景噪声下进行滚动轴承复合故障诊断时,由于故障之间的相互联系、交叉影响使得多种故障特征混叠在一起,易造成漏诊、误判等问题,提出一种基于多点最优调整的最小熵解卷积(multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,MOMEDA)与1.5维能量谱相结合的风电机组滚动轴承复合故障诊断方法;首先利用MOMEDA算法对原始滚动轴承振动信号进行解卷积预处理;然后对解卷积信号进行1.5维能量谱分析;最后通过分析谱图中幅值突出的频率成分来判断故障类型.仿真信号和应用实例分析结果表明,该方法能够有效提取出在强背景噪声下的复合故障特征,实现风电机组轴承复合故障的准确诊断.
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