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[1]李辉,李洋,杨东,等. 基于 EMD 相关去噪的风电机组振动 噪声抑制及特征频率提取[J].电机与控制学报,2016,20(01):73-80.[doi:10. 15938 /j. emc. 2016. 01. 011]
 LI Hui,LI Yang,YANG Dong,et al. Noise suppression and characteristic frequency extraction of wind turbine vibration based on EMD correlation denoising [J].,2016,20(01):73-80.[doi:10. 15938 /j. emc. 2016. 01. 011]
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 基于 EMD 相关去噪的风电机组振动 噪声抑制及特征频率提取(PDF)
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《电机与控制学报》[ISSN:1007-449X/CN:23-1 408/TM]

卷:
20
期数:
2016年01
页码:
73-80
栏目:
出版日期:
2016-01-01

文章信息/Info

Title:
 Noise suppression and characteristic frequency extraction of wind turbine vibration based on EMD correlation denoising


作者:
 李辉1 李洋1 杨东2 胡姚刚1 兰涌森3 梁媛媛4
 ( 1. 重庆大学 输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室,重庆 400044; 2. 武汉大学 电气工程学院, 湖北 武汉 430072; 3. 中船重工( 重庆) 海装风电设备有限公司,重庆 401122; 4. 重庆科凯前卫风电设备有限责任公司,重庆 401121)
Author(s):
 LI Hui1 LI Yang1 YANG Dong2 HU Yao-gang1 LAN Yong-sen3 LIANG Yuan-yuan4
 ( 1. State Key Laboratory of Equipment and System Safety of Power Transmission and Distribution & New Technology, Chongqing University,Chongqing 400044,China; 2. School of Electrical Engineering,Wuhan University,Wuhan 430072, China; 3. CSIC ( Chongqing) Haizhuang Wind Power Equipment Co.,Ltd. Chongqing 401122,China; 4. Chongqing KK-QIANWEI Wind Power Equipment Co.,Ltd. Chongqing 401121,China)
关键词:
 风电机组 状态监测 噪声抑制 经验模态分解 小波包变换
Keywords:
wind turbine condition monitoring noise suppression empirical mode decomposition wave-let package transform
分类号:
TM 315; TM 307
DOI:
10. 15938 /j. emc. 2016. 01. 011
文献标志码:
A
摘要:
针对风电机组振动信号同时受背景白噪声和短时干扰噪声的影响,使得早期微弱故障特征 频率难以提取的问题,提出一种结合经验模态分解( EMD) 、相关性分析和小波包变换( WPT) 的振 动信号噪声抑制及故障特征频率提取方法( EMD 相关去噪-WPT) 。该方法首先利用 EMD 分解振 动信号得到能表征不同频率的固有模态函数( IMF) ,然后筛选表征故障特征频率的 IMF,并重构得 到故障特征信号; 其次,利用自相关分析去除重构信号中噪声的影响; 最后,结合小波包变换( WPT) 提取去噪重构振动信号中的特征频率。为了验证所提方法的有效性,以实测和模拟的双馈 风电机组轴承故障振动信号为例,对轴承振动信号分别利用小波包变换( WPT) 、EMD 相关去噪-WPT、小波硬阀值-WPT 方法进行特征频率提取分析。通过不同特征频率提取方法比较表明,所提 出的基于 EMD 相关去噪-WPT 特征频率提取方法,能够更有效地抑制背景白噪声和短时干扰噪声 的影响,提取出早期微弱故障特征。

Abstract:
Aiming at the issues of difficultly extracting early weak fault feature for the wind turbine vibration signals influenced by white noise and short-term disturbance noise,a noise suppression and characteristic frequency extraction method combining empirical mode decomposition ( EMD) ,correlation analysis with wavelet package transform ( WPT) were studied. This method,firstly,decomposes the vibration signals into a series of intrinsic mode functions ( IMFs) which represent different frequencies by using EMD. Then,a fault characteristic signal was restructured by accumulating the selected IMFs which characterize the fault characteristic frequencies. Secondly,the characteristic signals were analyzed by using the meth-od of autocorrelation analysis to eliminate the interference of the noises. Finally,the characteristic fre-quency is extracted by using the WPT from de-noising restructured vibration signals. WPT,EMD correla-tion denoising-WPT and wavelet hard thresholding-WPT were used to analyze the actual and simulating wind turbines bearing fault vibration signals to verify the effectiveness of the proposed method. The results of comparing with the different characteristic frequency extraction methods show that the presented charac-teristic frequency extraction method based on EMD correlation denoising-WPT can effectively depress the white noise and short-term disturbance noise,and extract early weak fault feature.

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
 收稿日期: 2014 - 09 - 25
基金项目: 国际科技合作专项资助( 2013DFG61520) ; 国家自然科学基金( 51377184) ; 重庆市集成示范计划项目( CSTC2013JCSF70003) ; 中央高校基本科研业务费专项基金( CDJZR12150074)
作者简介: 李 辉( 1973 —) ,男,博士,教授,博士生导师,研究方向为风力发电技术,电机及其系统分析;
李 洋( 1991 —) ,男,硕士研究生,研究方向为风电机组控制策略及其状态监测;
杨 东( 1989 —) ,男,硕士研究生,研究方向为风电机组状态监测及其稳定性;
胡姚刚( 1985 —) ,男,博士研究生,研究方向为风电机组运行监测与故障诊断;
兰涌森( 1982 —) ,男,硕士,工程师,研究方向为大型风电机组电控系统运行和调试分析;
梁媛媛( 1982 —) ,男,硕士,工程师,研究方向为大型并网风力发电机组控制系统的研发。
更新日期/Last Update: 2016-03-21