基于頻譜包絡改進的EWT方法的滾動軸承故障診斷研究

唐詩堯，何佳，任錦勝，吳仕明，柳亦兵

（1.華潤電力技術研究院有限公司，廣東深圳 518000；2.北京英華達電力電子工程科技有限公司，北京 100022；3.華北電力大學電站設備狀態監測與控制教育部重點實驗室，北京 102206）

0 引言

近年來，為應對日益嚴重的能源與環境危機，風力發電技術發展迅猛。滾動軸承是風電機組傳動鏈的重要部件，目前普遍采用測量和分析軸承振動信號的方式對其進行故障診斷。軸承故障產生的摩擦和沖擊，通常體現為頻譜中的諧波成分。軸承故障振動信號存在沖擊現象，一般通過頻譜分析和包絡譜分析可識別故障特征頻率[1]。然而，如果軸承同時存在多點復合故障，且信號中噪聲干擾較大，容易造成對輕微故障成分的漏診。信號分解方法可以增強故障特征信息，提升故障識別效果[2]，是一種有效的軸承故障特征提取方法。

風電機組振動監測模式主要依靠獨立數據監測和人工分析診斷[3]。Huang N E[4]提出了經驗模態分解算法（EMD），并加入小波理論框架[5]。EMD方法是一種有效的特征提取方法，然而該方法存在端點效應和迭代計算導致的效率低下問題[6]。Frei M G[7]提出了固有時間尺度信號分解算法（ITD），但該方法使用線性方法進行信號分解的基線擬合，所得模態會出現失真現象[8]，[9]。Gilles J提出了經驗小波變換（EWT）[10]算法，這種算法既有經驗模式分解的自適應性，也有小波變換的多尺度特點。該方法具備無端點效應、無失真且運算快捷等優勢[11]，受到研究者的重視。但是EWT算法存在需要人為設置頻譜分割數量的問題，影響了其在工程中的應用。……