期刊导航
期刊开放获取
河南省图书馆
退出
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于Zoom-FFT-CEEMD和小波包降噪的风电机组齿轮箱故障特征提取和诊断
1
作者
孟井煜枫
杨禄铭
+3 位作者
张铖
吴博阳
徐国平
俞健
《微特电机》
2024年第4期28-32,37,共6页
基于信号处理的风电机组齿轮箱故障诊断是风力发电领域中的重要研究方向。针对风电机组齿轮箱故障特征提取问题,提出了一种基于Zoom-FFT-CEEMD和小波包降噪的方法。通过对在风电机组齿轮箱振动测点所采集到各个测点的振动加速度信号做RM...
基于信号处理的风电机组齿轮箱故障诊断是风力发电领域中的重要研究方向。针对风电机组齿轮箱故障特征提取问题,提出了一种基于Zoom-FFT-CEEMD和小波包降噪的方法。通过对在风电机组齿轮箱振动测点所采集到各个测点的振动加速度信号做RMS趋势分析,找出RMS趋势明显上升的测点和时间段。利用小波包降噪技术对该测点的振动信号进行降噪处理,互补集合经验模态分解(CEEMD)得到的分量对振动信号进行多尺度分析,再使用Zoom算法对齿轮箱振动信号进行局部放大,以突出故障信号。利用快速傅里叶变换(FFT)对放大后的信号进行频谱分析,以提高故障特征的提取准确性。实验结果表明,与传统频谱分析法相比,该方法能够有效地提取风电机组齿轮箱的故障特征,具有较高的准确性和稳定性,为风电机组齿轮箱的早期故障诊断提供了一种有效的方法。
展开更多
关键词
齿轮箱
互补集合经验模态分解
细化快速傅里叶变换
小波包
特征提取
故障诊断
下载PDF
职称材料
基于SCADA系统和信号处理的风力发电机主轴承故障分析与诊断
2
作者
周王君
卢妙政
+1 位作者
孟井煜枫
吴博阳
《微特电机》
2024年第1期26-30,共5页
基于SCADA在线监测系统,通过该系统获取到主轴承实时振动数据,用小波包、集合经验模态分解模型进行信号处理和提取故障特征,分析其时域图的冲击信号、频谱图故障特征频率、包络谱故障频率幅值和谐波信号倍数情况,可以判断出主轴承故障...
基于SCADA在线监测系统,通过该系统获取到主轴承实时振动数据,用小波包、集合经验模态分解模型进行信号处理和提取故障特征,分析其时域图的冲击信号、频谱图故障特征频率、包络谱故障频率幅值和谐波信号倍数情况,可以判断出主轴承故障位置以及受损情况,实现主轴承故障预警,为风力发电场现场运维人员高效维修提供帮助,降低运维成本。
展开更多
关键词
数据采集与监视控制系统
风力发电机组
故障诊断
主轴承
图谱分析
信号处理
下载PDF
职称材料
题名
基于Zoom-FFT-CEEMD和小波包降噪的风电机组齿轮箱故障特征提取和诊断
1
作者
孟井煜枫
杨禄铭
张铖
吴博阳
徐国平
俞健
机构
运达能源科技集团股份有限公司
浙江省风力发电技术重点实验室
出处
《微特电机》
2024年第4期28-32,37,共6页
文摘
基于信号处理的风电机组齿轮箱故障诊断是风力发电领域中的重要研究方向。针对风电机组齿轮箱故障特征提取问题,提出了一种基于Zoom-FFT-CEEMD和小波包降噪的方法。通过对在风电机组齿轮箱振动测点所采集到各个测点的振动加速度信号做RMS趋势分析,找出RMS趋势明显上升的测点和时间段。利用小波包降噪技术对该测点的振动信号进行降噪处理,互补集合经验模态分解(CEEMD)得到的分量对振动信号进行多尺度分析,再使用Zoom算法对齿轮箱振动信号进行局部放大,以突出故障信号。利用快速傅里叶变换(FFT)对放大后的信号进行频谱分析,以提高故障特征的提取准确性。实验结果表明,与传统频谱分析法相比,该方法能够有效地提取风电机组齿轮箱的故障特征,具有较高的准确性和稳定性,为风电机组齿轮箱的早期故障诊断提供了一种有效的方法。
关键词
齿轮箱
互补集合经验模态分解
细化快速傅里叶变换
小波包
特征提取
故障诊断
Keywords
gearbox
complementary ensemble empirical modal decomposition(CEEMD)
Zoom-FFT
wavelet packet
feature extraction
fault diagnosis
分类号
TM307.1 [电气工程—电机]
下载PDF
职称材料
题名
基于SCADA系统和信号处理的风力发电机主轴承故障分析与诊断
2
作者
周王君
卢妙政
孟井煜枫
吴博阳
机构
浙江运达风电股份有限公司
浙江省风力发电技术重点实验室
出处
《微特电机》
2024年第1期26-30,共5页
文摘
基于SCADA在线监测系统,通过该系统获取到主轴承实时振动数据,用小波包、集合经验模态分解模型进行信号处理和提取故障特征,分析其时域图的冲击信号、频谱图故障特征频率、包络谱故障频率幅值和谐波信号倍数情况,可以判断出主轴承故障位置以及受损情况,实现主轴承故障预警,为风力发电场现场运维人员高效维修提供帮助,降低运维成本。
关键词
数据采集与监视控制系统
风力发电机组
故障诊断
主轴承
图谱分析
信号处理
Keywords
supervisory control and data acquisition(SCADA)system
wind turbines
fault diagnosis
main bearings
graphical analysis
signal processing
分类号
TM315 [电气工程—电机]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Zoom-FFT-CEEMD和小波包降噪的风电机组齿轮箱故障特征提取和诊断
孟井煜枫
杨禄铭
张铖
吴博阳
徐国平
俞健
《微特电机》
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于SCADA系统和信号处理的风力发电机主轴承故障分析与诊断
周王君
卢妙政
孟井煜枫
吴博阳
《微特电机》
2024
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部