在新能源形势的推动下,风电产业的发展日新月异。然而,风电齿轮箱作为关键组成部分,其运行状态直接影响到整个风电场的稳定性和效率,为及早识别齿轮箱故障,文章提出了一种改进局部均值分解算法(Improved Local Mean Decomposition,ILMD)...在新能源形势的推动下,风电产业的发展日新月异。然而,风电齿轮箱作为关键组成部分,其运行状态直接影响到整个风电场的稳定性和效率,为及早识别齿轮箱故障,文章提出了一种改进局部均值分解算法(Improved Local Mean Decomposition,ILMD),可对生产运维提供有效诊断指导。结果表明,通过ILMD算法可以有效抑制LMD的模态混叠现象,进而准确识别出齿轮早期磨损故障。展开更多
文摘在新能源形势的推动下,风电产业的发展日新月异。然而,风电齿轮箱作为关键组成部分,其运行状态直接影响到整个风电场的稳定性和效率,为及早识别齿轮箱故障,文章提出了一种改进局部均值分解算法(Improved Local Mean Decomposition,ILMD),可对生产运维提供有效诊断指导。结果表明,通过ILMD算法可以有效抑制LMD的模态混叠现象,进而准确识别出齿轮早期磨损故障。
