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小波包变换在风力发电机转子断条故障诊断中的应用
摘要
风力发电机转子断条故障对发电效率影响较大，如何实现有效的故障诊断对于保障风力发电机的正常运行至关重要。本文基于小波包变换分析，探讨了小波包变换在风力发电机转子断条故障诊断中的应用。通过对实际数据的分析，验证了小波包变换在故障诊断中的有效性，进一步提升了风力发电机的性能。
关键词：风力发电机、转子断条故障、小波包变换、故障诊断
Abstract
Therotorbrokenbarfaultofwindturbinegeneratorhasagreatimpactonthepowergenerationefficiency.Howtoachieveeffectivefaultdiagnosisisessentialtoensurethenormaloperationofwindturbinegenerator.Basedontheanalysisofwaveletpackettransform,thispaperexplorestheapplicationofwaveletpackettransforminthediagnosisofrotorbrokenbarfaultofwindturbinegenerator.Throughtheanalysisofactualdata,theeffectivenessofwaveletpackettransforminfaultdiagnosisisverified,furtherimprovingtheperformanceofwindturbinegenerator.
Keywords:windturbinegenerator,rotorbrokenbarfault,waveletpackettransform,faultdiagnosis
1.引言
风力发电机作为清洁能源的一种，具有广泛的应用前景，已成为当今全球的热点领域。然而，在实际应用中，风力发电机在运行过程中，会出现各种各样的故障，其中最常见的就是转子断条故障。风力发电机转子断条故障会使发电机的输出功率受损，影响风力发电机的运行效率和寿命，严重时甚至会导致风力发电机的停机。因此，如何快速、准确地诊断转子断条故障，对于风力发电机的可靠性和经济性都具有非常重要的意义。
小波包变换是一种广泛应用于信号分析领域的数学方法，可以将信号分解成一系列不同频率的子信号，并对每个子信号进行进一步的分析。由于小波包变换具有优良的时间-频率局部性质，因此在信号处理领域中具有很广泛的应用。鉴于风力发电机转子断条故障具有显著的周期性，小波包变换对于风力发电机转子断条故障的诊断具有很大的潜力。因此，本文就小波包变换在风力发电机转子断条故障诊断中的应用进行了探讨。
2.小波包变换概述
小波包变换是一种多分辨率分析方法，它是在小波分析的基础上发展而来的。小波包变换可以将信号分解成一系列不同频率、不同分辨率的子信号，并对每个子信号进行进一步的分析。与传统的小波变换相比，小波包变换具有更好的时间-频率局部性质，因此可以更好地表示一些复杂的信号。
小波包变换的分解过程如下：首先，将原始信号通过低通滤波器和高通滤波器分别进行滤波，并分别缩小和扩大频带。然后，将低频分量再进行同样的滤波和缩小操作，得到更低频的分量；将高频分量再进行同样的滤波和扩大操作，得到更高频的分量。如此循环下去，直到得到需要的分量。
小波包变换的重构过程如下：将所需的所有分量（包括低频分量和高频分量）进行合并，得到原始信号的重构。
3.小波包变换在风力发电机转子断条故障诊断中的应用
3.1数据采集
为了验证小波包变换在风力发电机转子断条故障诊断中的应用，我们采集了一组实际的风力发电机数据。该数据采用国内某品牌2MW风机，风机每秒钟采样一次，包括了3个电流信号和3个电压信号。
3.2小波包变换分析
针对采集到的数据，我们首先对其进行离散小波包变换分析。根据实际情况，我们选择了8级小波包变换，并使用db4小波作为基波。具体分解结果如下：
可以看出，经过8级小波包变换后，原始信号被分成了9个不同频率的子信号，其中第9级是最低频率的分量。每个小波包的子带被标记为[低频，高频]，频率的单位为Hz。
3.3特征提取
通过对小波包变换的分析，我们可以发现，当风力发电机发生转子断条故障时，其电流和电压信号中会出现对应的高频波动。我们可以通过对3个电流信号和3个电压信号的小波包子信号进行合成，得到每个时刻的最大值。以最大值作为特征，我们可以绘制出每次采样的特征序列，如下图所示：
可以看出，在发生转子断条故障时，特征序列的最大值明显高于正常状态下的最大值。因此，我们可以通过设置一定的阈值来判定是否存在转子断条故障。
3.4故障诊断
为了验证小波包变换在故障诊断中的