基于小波变换和高阶特征提取的直驱风机轴承故障诊断方法

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1、第39卷第6期四川电力技术Vo1．39，No．62016年12月SiehuanElectricPowerTechnologyDec．。2016基于小波变换和高阶特征提取的直驱风机轴承故障诊断方法戴耀辉。苗瑞，罗兴铭，辛勤(中车株洲电机有限公司，湖南株洲412000)摘要：为了提高直驱风机稳定发电能力，提出一种新型电机轴承故障诊断方法。采用小波变换对轴承的滚动体、内圈和外圈振动信号进行分解，利用小波能谱熵和高阶统计量的双谱计算振动信号特征值，使用支持向量机根据特征值构造故障分类器，最后通过仿真验证所提故障诊断方法的有效性。关键词：轴承；故障诊断；小波变换；能谱熵；高阶统计量；双谱分析；

2、支持向量机Abstract：Inordertoimprovethestabilityofdirect—drivenwindpowergenerationcapacity，anewmethodofmotorbearingfaultdiagnosisisproposed．Wavelettransformisusedtodecomposethevibrationsignaloftbeball，innerracewayandouterracewayofthebearing，andthewaveletenergyspectrumentropyandthebispectrumofhighorde

3、rstatisticsareusedtocalcu-latethecharacteristicvalueofvibrationsigna1．Thefaultclassifierbasedoncharacteristicvalueisconstructedbysupportvec—tormachine，andfinallytheefectivenessoftheproposedfaultdiagnosismethodisverifiedbythesimulation．Keywords：bearing；faultdiagnosis；wavelettransform；energyspect

4、rumentropy；highorderstatistics；bispectrumanalysis；supportvectormachine中图分类号：TH17文献标志码：A文章编号：1003—6954(2016)06—0041—06术对原始信号去噪后，对信号进行盲源分离提取原0引言始故障信号。所提方法首先采用小波变换对原始信号进行分轴承作为直驱风机的一个重要机械部件，其运解；然后利用小波能谱熵和高阶统计量中的双谱计行状态直接影响风力发电机的出力。为了减少风机算分解信号的信息熵与中心频率；接着以信息熵和出力损失，轴承故障检测成为学者在风力发电领域中心频率作为特征值，使用支持向量机构造

5、故障分的一个重点研究方向-3J。其中故障特征提取是故类器；最后仿真验证所提方法的有效性。障检测的核心内容之一，国内外许多学者对此提出了很多办法：文献[4]提出基于永磁直驱风力发电1理论背景机定子电流的频率和幅值作为特征值，使用改进的功率谱密度算法进行电机轴承故障诊断；文献[5]1．1小波变换提出对轴承振动进行时频分析，得到故障特征频率，小波变换(cotinuouswavelettransform，CWT)是结合神经网络对故障进行分类识别；文献[6]利用一种能够将信号分解到不同频率段的技术。它具有经验模式分解将轴承故障信号分解成各类包络谱，然后进行特征频率提取，最后采用支持向量机进行故

6、障识别；文献[7]利用固有时间尺度分解(intrinsictime—scaledecomposition，ITD)和最小二乘支持向量机(1eastsquaresupportvectormachine，LS—SVM)的风电机组轴承故障诊断；文献[8]使用本征时间图1小波分解示意图尺度分解信号模糊熵，以此为特征值利用GG模糊良好的时频分析能力，号陕速傅里叶变换(fastFourier聚类构造故障分类器；文献[9]采取奇异值分解技transform，FFr)相比能够展现信号的细节特征，从而·41·第39卷第6期四川电力技术Vo1．39。No．62016年l2月SichuanElectric

7、PowerTechnologyDe(·．。2016在现代信号分析领域得到广泛应用。图1为小波分式中为频率；r、为时间延迟常数。在式解示意图，图中：S为信号；代表低通滤波器；日代表(7)中令=r，就是信号在双谱中的对角切片，利高通滤波器；2代表向下分解信号；cA和分别代用切片从而求得信号在去掉高斯白噪声下的频率，表小波分解后的低频分解系数与高频分解系数。即双谱最大值所对应的频率。连续小波变换定义为熵在热力学中是衡量系统混乱程度一个指标，一+∞熵越高代表系统混