ITD-多尺度熵和ELM的风电轴承健康状态识别

简介

对风力发电机机组的运行状况进行实时监测,并识别其健康状态,是保证机组正常运行的关键,为此提出一种固有时间尺度分解(Intrinsic time-scale decomposition,ITD)-多尺度熵(Multiscale entropy,MSE)的振动信号分析方法,对振动信号进行预处理,提取重构信号时域特征,并结合极限学习机(Extreme learning machine,ELM)对风电轴承健康状态进行识别。首先采用ITD方法对风电轴承的振动信号进行分解,得到一系列固有旋转分量,并计算其多尺度熵值,以多尺度熵值大小为依据,选取固有旋转分量并进行信号重构。计算重构信号的均方根值、峭度值、峰值因子与峰峰值,并将其作为特征指标值,建立ELM识别模型,识别风电轴承的健康状态。风电轴承试验结果表明,本文模型可以准确识别风电轴承健康状态。