采用经验小波变换的风力发电机振动信号消噪

作     者：陈学军 杨永明 CHEN Xue-jun;YANG Yong-ming

作者机构：莆田学院机电工程学院福建莆田351100 重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室重庆400044 

出 版 物：《浙江大学学报（工学版）》 (Journal of Zhejiang University：Engineering Science)

年 卷 期：2018年第52卷第5期

页      面：988-995页

核心收录：

学科分类：080801[工学-电机与电器] 0808[工学-电气工程] 080803[工学-高电压与绝缘技术] 08[工学] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51477015) 福建省高校杰出青年科研人才培育计划资助项目(2015054) 输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室访问学者资助项目(2007DA10512714406) 莆田市科技资助项目(2016G2021) 

主　　题：经验小波变换 模态分解 振动信号 风力发电机 消噪 

摘      要：针对风力发电机振动信号非线性特征及恶劣监测环境,分析经验小波变换理论(EWT)及自适应分解特性,提出基于经验小波变换的振动信号消噪方法.采用带噪声leleccum和轴承故障仿真信号对该方法进行消噪效果检验;在同信号源下,与基于db1强制消噪方法、db1软阈值消噪方法和sym5消噪方法分析比较消除噪声效果.针对真实的风力发电机振动信号,验证了基于经验小波变换方法的消噪效果,对同样信号采用其他3种方法进行消噪分析和比较.仿真和实验分析结果表明,基于EWT小波消噪方法,与基于db1强制消噪方法、db1软阈值消噪方法和sym5消噪方法能够达到同样的消噪效果和目的,甚至更优;不损耗原振动信号能量,在自适应模态分解层数方面甚至优于经验模态分解,并且具有较强的鲁棒性.