李 辉，邓 奇

(西安理工大学电气工程学院，陕西 西安 710048)

0 引言

近年来，由于全球环境恶化和资源短缺，使得世界各国逐渐开始重视开发和利用可再生能源。其中，风力发电已逐渐成为可再生能源活跃的热点。齿轮箱作为风电机组的核心零部件之一，由于其特殊的工作环境，较易发生故障，且一旦出现故障必定造成巨大的经济损失[1-2]。因此，对风电机组齿轮箱进行故障诊断，对提高发电效率和节约成本具有十分重要的意义。

风电机组齿轮箱振动信号具有非线性和非平稳性等特点。针对非线性和非平稳信号，其分析常采用时频分析方法。常用的时频分析方法有经验模态分解(empirical mode decomposition，EMD)、小波变换、短时傅里叶变换、魏格纳威利分布。EMD是一种自适应的将信号分解为多个固有模态分量(intrinsic mode component，IMF)的方法。但EMD存在严重的端点效应和模态混叠问题。小波变换方法虽然对线性信号的处理比较好，但不适用于非线性和非平稳信号。短时傅里叶变换、魏格纳威利分布虽能在一定程度上描述信号的瞬时频率分布，但都以傅里叶变换为基础，没有从根本上解决傅里叶变换的弊端。

局部均值分解[3](local mean decomposition，LMD)是由Jonathan S.Smith提出的一种新的自适应非平稳信号的处理方法。该方法将复杂的多分量调幅调频信号分解为单分量的调幅调频信号。其分解结果不仅能准确反映出信号的时频分布，且特别适合分析多分量非平稳信号[4]。程军圣等[5]将局部均值分解方法与反向传播(back propagation,BP)神经网络结合起来，并应用到滚动轴承故障诊断中。……