大型风力机主轴承故障信号提取方法

作者：周昊; 陈长征; 周勃; 孙鲜明

来源：沈阳工业大学学报, 2014, (01): 22-27.

• 大型风力机
• 主轴承
• 盲源分离
• 负熵最大化判据
• 粒子群优化算法
• 振动信号
• 信号提取
• 故障诊断 large-scale wind turbine
• main bearing
• blind source separation
• negative entropy maximization criterion
• particle swarm optimization algorithm
• vibration signal
• signal extraction
• fault diagnosis

针对大型风力机主轴承易发生故障且特征信号难以提取的问题和传统盲分离算法计算量大、收敛性较差的缺点,提出了基于粒子群优化的盲源分离算法.算法根据负熵最大化判据,采用粒子群优化算法对盲源分离过程进行优化,且将该算法成功应用于某风场大型风力机主轴承故障信号的提取中.分析结果表明,该算法可有效分离大型风力机主轴承与其他部件的振动信号,与其他算法相比具有分离精度高、可靠性好等优点,对风力机主轴承的故障诊断十分有效.

• 出版日期2014-10-2
• 单位沈阳工业大学