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作者：阮爱国;沈忠明;刘发炳;赵海;何杨张;钱俊兵;张威;
单位：中广核玉溪华宁风力发电有限公司;昆明理工大学民航与航空学院;
摘要：针对风电机组传动链上故障相似度高的问题，提出了一种基于经验模态分解和信号均衡处理的单样本风电机组轴承故障诊断方法。该方法通过对实际监测故障信号进行经验模态分解，得到不同模态的信号分量；计算各模态分量的能量值和峰值，选择能量大且峰值高的部分模态分量进行信号重构，得到新的故障信号；对新的故障信号进行小波包分解，并将小波包分解第三层分量进行信号重构。将重构信号的方差作为故障诊断的特征值，对特征值进行非线性均衡处理，解决了信号互相淹没的问题。引入区分度的概念，用来量化不同故障信号之间的区别。试验结果表明，所提故障诊断方法有效，处理前后风电机组传动链上的4种故障间的区分度明显增大，说明试验方法具有强鲁棒性。通过与改进的模糊聚类方法和基于改进AlxeNet网络深度学习的方法对比，本文所提方法表现更优。该方法仅用单样本实现风电机组传动链故障诊断，符合风电机组低故障率的特点，对实际工程中风电机组排故效率的提高有重要意义。
关键词：风机;;转动轴承;;故障诊断;;经验模态分解;;信号均衡
基金资助：中广核新能源控股有限公司研究项目基金（S-Y2022BMJ）;; 教育部产学合作协同教育项目基金（220602518231116）
