李辉， 李洋， 杨东， 胡姚刚， 兰涌森， 梁媛媛

(1. 重庆大学 输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室，重庆 400044; 2. 武汉大学 电气工程学院，湖北 武汉430072; 3. 中船重工(重庆)海装风电设备有限公司，重庆 401122;4. 重庆科凯前卫风电设备有限责任公司，重庆 401121)



基于EMD相关去噪的风电机组振动噪声抑制及特征频率提取

李辉1， 李洋1， 杨东2， 胡姚刚1， 兰涌森3， 梁媛媛4

(1. 重庆大学 输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室，重庆 400044; 2. 武汉大学 电气工程学院，湖北 武汉430072; 3. 中船重工(重庆)海装风电设备有限公司，重庆 401122;4. 重庆科凯前卫风电设备有限责任公司，重庆 401121)

针对风电机组振动信号同时受背景白噪声和短时干扰噪声的影响，使得早期微弱故障特征频率难以提取的问题，提出一种结合经验模态分解(EMD)、相关性分析和小波包变换(WPT)的振动信号噪声抑制及故障特征频率提取方法(EMD相关去噪-WPT)。该方法首先利用EMD分解振动信号得到能表征不同频率的固有模态函数(IMF)，然后筛选表征故障特征频率的IMF，并重构得到故障特征信号；其次，利用自相关分析去除重构信号中噪声的影响；最后，结合小波包变换(WPT)提取去噪重构振动信号中的特征频率。为了验证所提方法的有效性，以实测和模拟的双馈风电机组轴承故障振动信号为例，对轴承振动信号分别利用小波包变换(WPT)、EMD相关去噪-WPT、小波硬阀值-WPT方法进行特征频率提取分析。通过不同特征频率提取方法比较表明，所提出的基于EMD相关去噪-WPT特征频率提取方法，能够更有效地抑制背景白噪声和短时干扰噪声的影响，提取出早期微弱故障特征。……