【摘 要】
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针对风力发电机传动系统故障发生时难以有效提取识别问题，提出基于EEMD分解和能量分离的故障诊断方法。对采集到的振动信号进行EEMD分解，根据峭度和相关系数选取包含故障最多且
【机 构】
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山西大学山西省风电机组监测与诊断工程技术研究中心
【基金项目】
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山西省科技厅资助项目(MD2014-06)
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针对风力发电机传动系统故障发生时难以有效提取识别问题，提出基于EEMD分解和能量分离的故障诊断方法。对采集到的振动信号进行EEMD分解，根据峭度和相关系数选取包含故障最多且与原信号相关性较大的IMF分量；应用EEMD对信号进行分解，满足能量分离的要求。利用Teager能量算子对信号瞬时变化和精细时间分辨率的适应性，用能量分离算法估计选定的IMF分量的幅值包络和瞬时频率，用来进一步做Fourier变换，通过频谱分析实现故障的诊断与定位。风电机组的实验数据和现场实际运行数据证实了所提方法的准确性和有效性。该方
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