基于经验模态分解和散度指标的风力发电机滚动轴承故障诊断方法

《基于经验模态分解和散度指标的风力发电机滚动轴承故障诊断方法》是一篇探讨风力发电机关键部件——滚动轴承故障诊断技术的研究论文。该文共6页，内容详实，结构清晰，旨在为风力发电设备的维护提供科学依据和技术支持。

文章首先介绍了风力发电机滚动轴承在运行过程中可能发生的故障类型及其对设备安全性和稳定性的影响。随后，作者提出了一种结合经验模态分解（EMD）和散度指标的故障诊断方法。经验模态分解是一种适用于非线性、非平稳信号处理的自适应分析方法，能够有效提取振动信号中的特征信息。而散度指标则用于量化信号的复杂性和变化程度，从而识别潜在的故障模式。

在研究方法部分，文章详细描述了如何利用EMD对滚动轴承的振动信号进行分解，提取出多个本征模态函数（IMF）。通过对这些IMF进行分析，可以获取与轴承状态相关的特征参数。接着，通过计算不同IMF之间的散度指标，进一步判断轴承是否处于正常或异常状态。

实验部分展示了该方法在实际风力发电机数据上的应用效果。结果表明，该方法能够准确识别滚动轴承的早期故障，具有较高的诊断精度和良好的实用性。此外，该方法还具备较强的抗干扰能力和适应性，适用于不同工况下的故障检测。

本文的研究成果对于提高风力发电设备的可靠性、降低维护成本以及保障风电场的稳定运行具有重要意义。同时，也为相关领域的故障诊断研究提供了新的思路和方法参考。