变工况下的风电机组轴承故障诊断研究

Research on Fault Diagnosis of Rolling Bearing in Wind Turbines under Variable Conditions

针对变工况下风电机组轴承振动数据特征提取困难和故障模式识别困难的问题,提出了一种基于阶比重采样与散度分析诊断方法。应用阶比重采样方法实现非平稳振动信号向平稳角度信号的转化,通过EMD分解与包络分析提取各故障的阶比特征量,通过分析各故障特征的KL-散度实现对滚动轴承的故障诊断工作。应用此方法对实验室不同轴承故障模式仿真数据与实际数据的分析,证明方法的可行性与正确性,有一定的实际应用价值。