基于多元精细复合多尺度波动散布熵和累积欧氏距离矩阵测度的风电机组变桨轴承退化状态评估

《基于多元精细复合多尺度波动散布熵和累积欧氏距离矩阵测度的风电机组变桨轴承退化状态评估》是一篇探讨风电机组关键部件——变桨轴承退化状态评估方法的学术论文。该研究针对风电机组运行过程中变桨轴承易发生磨损、疲劳等故障问题，提出了一种结合多元精细复合多尺度波动散布熵与累积欧德距离矩阵测度的新型评估方法，旨在提高对变桨轴承退化状态的识别精度与可靠性。

在风电设备中，变桨轴承作为连接叶片与轮毂的重要部件，承担着调节叶片角度以适应不同风况的任务。其运行状态直接影响风电机组的发电效率与安全性能。然而，由于长期处于复杂振动环境与高负载工况下，变桨轴承容易出现磨损、裂纹、润滑不良等问题，进而导致系统故障甚至停机。因此，准确评估变桨轴承的退化状态具有重要的工程意义。

传统的轴承状态评估方法主要依赖于振动信号的时域、频域分析以及一些简单的特征提取技术，如均方根值、峭度、谱峭度等。这些方法虽然在一定程度上能够反映轴承的运行状态，但在处理非线性、非平稳信号时存在局限性，难以全面捕捉轴承退化过程中的细微变化。为此，本文引入了多元精细复合多尺度波动散布熵（MPF-MWDE）这一先进信号分析工具。

多元精细复合多尺度波动散布熵是一种结合了多尺度分析与波动散布熵理论的信号特征提取方法，能够有效刻画复杂信号的非线性与非平稳特性。通过将原始振动信号分解为多个尺度下的子序列，并计算每个尺度下的波动散布熵，可以更全面地反映轴承在不同时间尺度上的动态行为。此外，该方法还引入了“多元”概念，即从多个传感器采集的数据中提取综合特征，从而提升评估结果的鲁棒性与准确性。

为了进一步增强评估模型的区分能力，本文还提出了累积欧几里得距离矩阵测度（CEEMD）。该测度通过对不同状态下轴承振动信号的特征向量进行比较，计算其在特征空间中的距离分布，从而实现对轴承退化程度的量化评估。这种方法不仅能够识别轴承是否处于正常状态，还能判断其退化程度的严重性，为维护决策提供科学依据。

实验部分采用了实际风电机组变桨轴承的振动数据进行验证。通过对比传统方法与本文提出的混合评估模型，结果表明，该方法在退化状态识别的准确率、灵敏度和特异性等方面均优于现有方法。同时，该模型对噪声干扰具有较强的抗干扰能力，适用于复杂工况下的实际应用。

综上所述，《基于多元精细复合多尺度波动散布熵和累积欧氏距离矩阵测度的风电机组变桨轴承退化状态评估》论文提出了一种创新性的轴承状态评估方法，为风电机组的智能化运维提供了新的思路和技术支持。该研究不仅丰富了机械设备状态监测领域的理论体系，也为风力发电行业的安全运行和高效管理提供了有力保障。