针对风力发电机故障早期阶段,故障特征不明显,继电保护装置检测不到相关电气量异常的问题,文章提出了基于AR模型、Hankel矩阵和奇异值分解的风力发电机早期故障诊断方法.该方法先对主轴径向振动信号进行总体平均经验模式分解,再按照互相关准则选择若干个固有模态函数建立AR模型,然后对自回归系数构建Hankel矩阵并作奇异值分解,将奇异值作为故障特征输入支持向量机判断发电机的运行状态.试验结果表明,该方法能对直驱风力发电机正常运行、定子线圈匝间短路、发电机主轴偏心、发电机轴承磨损4种状态进行准确诊断.
总体平均经验模式分解 自回归模型 Hankel矩阵 奇异值分解 早期故障诊断