针对由于实际工况中风电机组轴承发生故障所采得的信号会受到变速变载的影响,造成故障特征难以提取的问题,提出了基于频域能量算子(Frequency domain energy operator,FDEO)与自适应最大2阶循环平稳盲解卷积(Adaptive maximum second order cyclostationarity blind deconvolution,ACYCBD)的风电机组轴承故障特征提取方法.首先,通过SCADA数据提供的高速轴转速平均速度对CMS(Condition monitoring system)系统采集的振动信号进行感兴趣的振动成分选择,并通过窄带滤波和FDEO对振动信号进行瞬时频率估计和阶次跟踪;其次,针对风电机组振源多、振动信号复杂的特点,对通过阶次跟踪后的角度域振动信号应用改进ACYCBD完成故障特征提取.工程应用分析结果表明,该方法能够准确有效地实现风电机组轴承特征的提取而不受到其他振源的影响.
Fault Extraction of Wind Turbine Rolling Bearings Using FDEO and the Improved ACYCBD
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