沈阳阳 张新燕 乔欣欣 张伟奎

【摘要】为提高风力发电机组轴承的故障诊断效率，提出基于小波包分析、能量计算与Hilbert变换的风力机组轴承故障诊断方法。运用小波包对振动信号进行分析，振动信号被分解到不同频段。依据各频带小波包系数能量值的大小，选择能量最大的频段进行Hilbert解调，提取轴承的故障特征参数，最后依据特征参数对诊断风力机组滚动轴承故障。

【关键词】风力发电机组;滚动轴承;故障诊断;振动信号;小波包;能量

能源短缺和环境问题的凸显，清洁可再生能源的开发和利用得到了高度的重视。水力、风力、太阳能发电发展都比较迅速，其中风力发电目前技术已经比较成熟且装机容量较大，已经进入了大规模发展阶段。由于风资源的特殊性，风电机组多安装在高山、荒野或海上，经常受极端天气的影响，运行条件较为恶劣，机组部件会随着机组累计运行时间的增加不断老化，发生故障。对机组运行状态进行监测，能够及时发现和诊断出机组故障，确保风电机组的安全稳定运行。

由于齿轮箱结构复杂，造价昂贵，且有较高的故障率，维修困难，因此无齿轮箱的直驱式风电机组正成为风电场的主要装机类型。轴承是风电机组上的关键部件，在机组故障中所占比例比较高，在主轴、齿轮箱、发电机、变桨机构、偏航机构等多部位都有装配。当轴承系统发生故障时，振动信号能量在频率空间的比例会发生变化，即振动信号的能量改变包含着丰富的故障特征信息。……