【摘 要】
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为了能够有效的识别直驱式风电机组主轴轴承的故障信号,针对轴承故障所产生的调制多边频带成分在时频谱中较难辨识的特点;基于倒频谱的特点（1）对信号加权处理,突出了小周期信号
【机 构】
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新型传感器与智能控制教育部重点实验室,太原理工大学机械电子工程研究所
【基金项目】
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山西省攻关项目资助（20110322003）
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为了能够有效的识别直驱式风电机组主轴轴承的故障信号,针对轴承故障所产生的调制多边频带成分在时频谱中较难辨识的特点;基于倒频谱的特点（1）对信号加权处理,突出了小周期信号,使信号的边频带成分得到凸显,（2）对信号取对数,将振源信号与传递信号分离.并通过实例对比分析进行验证,以时频域特征为辅助确定了其故障及故障的信号特征,倒频域方法诊断出故障发生的部位.该方法为风电机组轴承的故障检测提供了良好的方法,也为风电机组的在线监测提供了很好的借鉴.
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