关键词：风力发电系统;;滚动轴承;;故障诊断;;Hilbert-Huang变换;;总体平均经验模态分解;;互信息
摘 要：轴承是风力发电机组中故障率较高的部件,其故障信号为非线性、非平稳信号,经验模态分解是一种自适应的信号处理方法,可用来分析此类信号,但是模态混叠使得经验模态分解无法准确地将固有模态分离出来。针对此问题,采用总体平均经验模态分解进行改进,利用高斯白噪声的频率均匀分布的统计特性,抑制模态混叠现象,并通过计算固有模态函数与故障信号的互信息来剔除虚假分量,从而得到更准确的Hilbert-Huang谱,由此提取故障信息,判断故障类型。仿真试验及轴承故障诊断实例均证明了该方法的有效性。
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