基于EEMD和多元多尺度熵的风力发电机组滚动轴承故障特征提取

《基于EEMD和多元多尺度熵的风力发电机组滚动轴承故障特征提取》是一篇探讨风力发电机组中滚动轴承故障检测方法的研究论文。文章主要针对风力发电设备运行过程中存在的复杂振动信号，提出了一种结合改进经验模态分解（EEMD）与多元多尺度熵的故障特征提取方法。

在风力发电系统中，滚动轴承作为关键部件，其状态直接影响设备的稳定运行。由于风力发电环境复杂，轴承故障信号往往受到多种噪声干扰，传统的信号处理方法难以有效提取故障特征。为此，本文引入了EEMD技术，该技术能够有效克服传统经验模态分解（EMD）中存在的模态混叠问题，提高信号分解的准确性。

在完成信号分解后，文章进一步采用多元多尺度熵算法对各分量进行分析，以提取出具有区分性的故障特征。多元多尺度熵可以同时考虑多个时间尺度下的信息，从而更全面地反映信号的复杂性变化，有助于提高故障识别的准确率。

研究结果表明，该方法能够有效提取滚动轴承的故障特征，为风力发电机组的故障诊断提供了新的思路和技术支持。文章通过实验验证了所提方法的有效性，展示了其在实际应用中的潜力。此外，该研究也为后续的智能故障诊断系统开发提供了理论依据和技术参考。