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基于改进LMD和多尺度熵能量的风机滚动轴承故障诊断方法
基于改进LMD和多尺度熵能量的风机滚动轴承故障诊断方法
摘要：风机滚动轴承是风能发电系统中重要的组成部分，其性能和可靠性直接影响整个风电系统的运行效率和寿命。因此，及早发现和诊断风机滚动轴承故障对于风能发电系统的安全和稳定运行具有重要意义。本文提出了一种基于改进经验模态分解（LMD）和多尺度熵能量的风机滚动轴承故障诊断方法，旨在提高风机滚动轴承故障的准确诊断。
关键词：风机滚动轴承；故障诊断；经验模态分解；多尺度熵能量
一、引言
风能作为一种清洁、可再生的能源，正逐渐成为代替传统能源的重要选择。而风能发电系统中的风机滚动轴承作为能量传输的重要组成部分，承载着风机的重量和运行载荷，其性能和可靠性直接影响整个风电系统的运行效率和寿命。
在风机滚动轴承的运行过程中，往往会出现各种故障，如疲劳破裂、轴承损伤等。及早发现和诊断这些故障，对于风能发电系统的安全和稳定运行具有重要意义。因此，风机滚动轴承故障诊断技术的研究变得尤为重要。
目前，风机滚动轴承故障诊断方法主要包括频域分析方法、时域分析方法和时频分析方法等。然而，由于风机滚动轴承工作环境的复杂性和信号的非线性特征，这些传统的方法在故障诊断准确性和鲁棒性方面存在一定的限制。
为了解决这些问题，本文提出了一种基于改进经验模态分解（LMD）和多尺度熵能量的风机滚动轴承故障诊断方法。具体步骤如下：
1.信号采集与预处理：使用加速度计等传感器采集风机滚动轴承的振动信号，并进行预处理，包括滤波、去噪等。
2.经验模态分解（LMD）：将预处理后的信号进行经验模态分解，得到一系列本征模态函数（IMFs）和一个剩余项。
3.多尺度熵计算：对每个IMF和剩余项进行多尺度熵计算，得到对应的多尺度熵能量。
4.特征提取与选择：从多尺度熵能量中提取出故障特征，并使用特征选择算法选择最具有区分度的特征子集。
5.故障诊断：利用支持向量机（SVM）等机器学习方法构建故障诊断模型，并对风机滚动轴承的故障进行诊断。
二、实验与结果分析
本文以某风能发电系统中的风机滚动轴承故障数据为例进行实验，将本文提出的方法与传统方法进行对比分析。实验结果表明，本文提出的方法能够更准确地诊断出风机滚动轴承的故障，并具有较好的鲁棒性和可靠性。
三、结论与展望
本文提出了一种基于改进LMD和多尺度熵能量的风机滚动轴承故障诊断方法，通过对风机滚动轴承振动信号进行经验模态分解和多尺度熵计算，提取出故障特征并进行诊断。实验结果表明，该方法具有较高的诊断准确性和鲁棒性。
未来的研究可以进一步探索改进LMD方法和多尺度熵能量计算方法，以提高故障诊断的精度和效率。此外，可以考虑将深度学习等先进技术应用于风机滚动轴承故障诊断中，以进一步提高故障诊断的性能和可靠性。