【摘要】：風(fēng)能作為一種可再生的循環(huán)利用能源,近年來(lái)風(fēng)電技術(shù)不斷得到發(fā)展,風(fēng)力發(fā)電機(jī)經(jīng)常處于惡劣的工作環(huán)境下,其載荷處于長(zhǎng)期的交變狀態(tài)下,在大力發(fā)展風(fēng)電的過(guò)程中,對(duì)環(huán)境影響較為突出的問(wèn)題便是風(fēng)機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)帶來(lái)的噪聲污染。由于風(fēng)力機(jī)機(jī)組包含非常多的機(jī)械部件,因此在正常運(yùn)行與異常狀態(tài)下都會(huì)產(chǎn)生各種噪聲與振動(dòng)。通常采用傳感器進(jìn)行信號(hào)的采集時(shí),往往伴隨著諸如潤(rùn)滑系統(tǒng)的振動(dòng)信號(hào)、溫控循環(huán)系統(tǒng)的振動(dòng)信號(hào)等強(qiáng)干擾信號(hào),為了將機(jī)械噪聲信號(hào)從中分離出來(lái),需要將這些強(qiáng)干擾信號(hào)去除,因?yàn)楦蓴_信號(hào)與噪聲之間會(huì)發(fā)生耦合,使想要的機(jī)械信號(hào)埋沒(méi)其中不易識(shí)別。為此,本文擬采用盲分離手段對(duì)混合信號(hào)進(jìn)行去干擾處理。經(jīng)過(guò)預(yù)處理后采用EMD-Fast Ica對(duì)混合信號(hào)實(shí)施盲源分離,盲處理的優(yōu)點(diǎn)是可以在不必源信號(hào)的數(shù)量和傳遞參數(shù)未知條件下,實(shí)現(xiàn)對(duì)采集的混合信號(hào)中的各數(shù)據(jù)進(jìn)行分離。為了驗(yàn)證此算法的分離效果與可行性,本文先進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)?zāi)M出風(fēng)電機(jī)組機(jī)械系統(tǒng)中的典型振動(dòng)信號(hào),并選擇風(fēng)力機(jī)主要傳動(dòng)系統(tǒng)部件齒輪作為識(shí)別實(shí)例,驗(yàn)證了此方法確實(shí)可以分離出機(jī)械噪聲信號(hào)。
【學(xué)位授予單位】：沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類(lèi)號(hào)】：TM315;TB53
【圖文】：

本章擬采用盲源分離這一手段。念與分類(lèi)簡(jiǎn)介指在信號(hào)源特性與其傳遞過(guò)程都未知的條中源信號(hào)的方法。由于傳遞過(guò)程未知，所取源信號(hào)[32]。一般地，通過(guò)傳感器采集的處理問(wèn)題為正定問(wèn)題，即采集的混合信號(hào)量。理過(guò)程如圖 2.1 所示，通過(guò)系統(tǒng)的輸出 A與S 未知，表明要提取的源信號(hào)的特方式及其傳遞過(guò)程也不必已知。根據(jù)前面輸入向量必須相互獨(dú)立，而且具有單位

(t) (t) E (t) i i ix x x中， 1 2(t) (t), (t),..., (t)mx x x x為原始混合信號(hào)，盡管信號(hào)經(jīng)過(guò)了中心化合矩陣不會(huì)發(fā)生變化，那么中心化處理不影響求解混合矩陣，從而不會(huì)分離產(chǎn)生影響。據(jù)盲分離的特點(diǎn)，盲信號(hào)的各個(gè)混合信號(hào)之間要求相互獨(dú)立，沒(méi)有相關(guān)預(yù)白化處理可以滿(mǎn)足此要求。經(jīng)過(guò)預(yù)白化出來(lái)后，混合信號(hào)中每個(gè)分量除，成為相互獨(dú)立分量。預(yù)白化的基本原理是求解出白化矩陣 D ，然變換得到新混合信號(hào) z (t)，其中 z (t)要滿(mǎn)足E(zz )T I，其中I 是單位分量 (t)iz 彼此獨(dú)立且方差為 1。 盲分離數(shù)學(xué)模型據(jù)上面提到的風(fēng)力機(jī)組的實(shí)際工作環(huán)境與工況以及測(cè)量條件，對(duì)風(fēng)力機(jī)別問(wèn)題屬于欠定盲源分離問(wèn)題，所以選擇采用線性瞬時(shí)混合模型來(lái)進(jìn)行線形瞬時(shí)混合盲源分離模型如圖 2.2 所示：

圖 2.3 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)算法（EMD）流程圖Fig. 2.3 Empirical modal algorithm flow chart止標(biāo)準(zhǔn)的是，經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法的篩選過(guò)程中，分解得到的結(jié)果調(diào)頻信號(hào)，那么喪失了其原來(lái)的物理意義，說(shuō)明得到的此分的原因可能在于原始混合信號(hào)中包含著振幅相近的波信號(hào)題。為了避免極值點(diǎn)丟失的情況，就需要合理地選擇篩選理意義的 IMF 分量，也就丟失了原來(lái)機(jī)械部件所蘊(yùn)含的物步的分析與診斷。那么這次分解處理就是失敗的。停止標(biāo)準(zhǔn)的研究，Norden E.Huang 等學(xué)者于 1998 年提出21( 1) 10 2(t) (t)(t)kTtikh hSdh

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本文編號(hào)：2748467