文献类型：会议

作　　者：黄颢 吴国新 蒋章雷 刘秀丽 徐小力

作者单位：北京信息科技大学 机电学院 现代测控技术教育部重点实验室,北京 100081

会议文献：2020年全国设备监测诊断与维护学术会议暨第十七届全国设备故障诊断学术会议、第十九届全国设备监测与诊断学术会议论文集

会议名称：2020年全国设备监测诊断与维护学术会议暨第十七届全国设备故障诊断学术会议、第十九届全国设备监测与诊断学术会议

会议日期：20200819

会议地点：福州

主办单位：中国机械工程学会;中国振动工程学会

出版日期：20200819

语　　种：中文

摘　　要：风电作为清洁能源，其发展受到广大关注。风电机组因工作环境特殊经常故障长期停机维修，造成产能损失乃至安全事故危险，对风电机组进行故障诊断研究具有重要意义。风电机组运行状态可通过分析它的振动信号来体现，针对风电机组的振动信号具有非线性、非平稳混合信号的特征，分离噪声干扰是进行信息特征提取重点解决问题。本研究通过传感器采集盲源信号和混合矩阵信息，将源信号进行恢复，继而完成信息的特征提取。本文采用结合经验模式分解(EMD)与独立成分分析(ICA)的方法，提取风电机组特征信号，通过处理故障特征明显的信号，增加了风电机组传动系统特征提取的准确性。

关 键 词：风电机组 故障诊断 独立分量分析 经验模式分解

分 类 号：TH17]