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公开(公告)号:CN112484998A
公开(公告)日:2021-03-12
申请号:CN202011281606.9
申请日:2020-11-16
Applicant: 苏州大学文正学院
IPC: G01M13/04 , G01M13/045 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种基于同步模态谱的风电机组轴承故障诊断方法,其包括:采集风电机组振动数据;基于所述风电机组振动数据构建同步模式谱;通过轴旋转频率与故障特征的瞬时频率之间的关系计算得到故障特征的理论阶次值;将所述同步模式谱中检测到的故障相关特征阶次与所述理论阶次值进行对比,对所述风电机组轴承进行故障诊断。本发明通过构建同步模态谱,仅仅只需要优化得到转速信息,识别其它特征成分是不要迭代优化。同步模态谱相比于现有阶次分析方法增强了对风电机组振动信号中蕴含轴承特征的提取能力。构建同步模态谱中嵌入了优化后的带宽参数,保证了提取特征成分带宽的合理性,显著提升同步模态谱对风电机组轴承故障特征的揭示能力。
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公开(公告)号:CN112484998B
公开(公告)日:2022-12-27
申请号:CN202011281606.9
申请日:2020-11-16
Applicant: 苏州大学文正学院
IPC: G01M13/04 , G01M13/045 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种基于同步模态谱的风电机组轴承故障诊断方法,其包括:采集风电机组振动数据;基于所述风电机组振动数据构建同步模式谱;通过轴旋转频率与故障特征的瞬时频率之间的关系计算得到故障特征的理论阶次值;将所述同步模式谱中检测到的故障相关特征阶次与所述理论阶次值进行对比,对所述风电机组轴承进行故障诊断。本发明通过构建同步模态谱,仅仅只需要优化得到转速信息,识别其它特征成分是不要迭代优化。同步模态谱相比于现有阶次分析方法增强了对风电机组振动信号中蕴含轴承特征的提取能力。构建同步模态谱中嵌入了优化后的带宽参数,保证了提取特征成分带宽的合理性,显著提升同步模态谱对风电机组轴承故障特征的揭示能力。
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