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一种具有自适应特性的风电机组齿轮箱振动信号预处理算法的研究
  • ISSN号:1001-3881
  • 期刊名称:《机床与液压》
  • 时间:0
  • 分类:TH17[机械工程—机械制造及自动化]
  • 作者机构:新疆大学机械工程学院,新疆乌鲁木齐830047
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(51565055);新疆维吾尔自治区研究生科研创新项目(XJGRI2014025*)
中文摘要:

采用自适应窄带干扰消除和改进软阈值去噪算法,实现对风电机组振动信号的滤波处理,凸显表征故障特征的源振动信号.风电机组的振动信号由设备正常运转产生的周期性信号、故障源振动信号及噪声信号相互混合而产生.自适应窄带干扰消除算法可合理消除振动信号中的周期性成分,改进软阈值去噪技术可有效剔除背景噪声,结合两种技术特点提出-种具有自适应特性的信号预处理算法,凸显表征故障源振动特性的信号模型.试验结果表明:添加自适应特性能有效提高信号预处理算法的鲁棒性和泛化能力.

英文摘要:

Adaptive narrowband interference elimination technology and improved soft threshold denoising algorithm were used to process vibration signal of wind turbine, highlighting its fault characteristics. The vibration signal of wind turbines was mixed with peri-odic signal generated by the normal vibration source, fault vibration signal and noise signal. The periodic component of vibration signal could be eliminated reasonably by using the adaptive narrowband interference elimination algorithm. Then the background noise could be eliminated with improved soft threshold denoising technique. At last, the source signal with characterization of fault was highlighted. Tests show that the robustness and the generalization ability of the signal pretreatment algorithms are improved after considering adaptive characteristics. It lays solid foundation for further signal processing.

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期刊信息
  • 《机床与液压》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国机械工程学会生产工程分会 广州机械科学研究院
  • 主编:闵新和
  • 地址:广州市黄埔区茅岗路828号
  • 邮编:510700
  • 邮箱:jcy@gmeri.com
  • 电话:020-32387859
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3881
  • 国内统一刊号:ISSN:44-1259/TH
  • 邮发代号:46-40
  • 获奖情况:
  • 2011荣获第四届广东省优秀科技期刊一等奖2010年...
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:28254