Statistical Method for Rotating Machine Fault Diagnosis
Statistical Method for Rotating Machine Fault Diagnosis
复制标题
旋转机械故障诊断的统计方法
DOI：
10.4028/www.scientific.net/amr.383-390.1406
复制
发表时间：
2011-11
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Li, Fenlan
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhuang, Zhemin;Li, Fenlan
本文提出了一种基于多元统计量的时域分析方法用于风力发电故障诊断。风力发电的声音和振动信号通常是时变的，因为它们与转速密切相关，而转速即使在宏观稳态下也不是恒定的。由于目前常用的信号处理方法傅里叶分析仅适用于平稳信号，因此需要发展时频联合分析方法。这里介绍了Q统计量（也称为平方预测误差，SPE），它用于监测振动信号和三相电流。通过计算Q统计量的控制极限来确定旋转机器的状态，并利用SPE的贡献图来查找故障源。该方法可以有效地检测出微弱的变化，实验证明了该方法的有效性。
In this paper, a time-domain analysis method based on multivariate statistic is presented for wind power generation fault diagnosis. Generally, the sound and vibration signals obtained from wind power generation are time-variant since they are strongly related to the rotational speed which is not constant even in the macro steady state. Since the mostly used signal processing method, the Fourier analysis, is only suitable for stationary signals, the development of the joint time-frequency analysis is demanded. Here, Q statistic (also referred as squared prediction error, SPE) is introduced, it is used to monitor the vibration signals and three-phase currents. The control limit of the Q statistics is calculated to decide the state of the rotating machine, and the contribution plot of SPE is used to find the fault source. The method can efficiently detect faint change and the validity of the method is proved by experiments.
登录
查看更多内容
影响因子：
4.2
作者：
Orhan, S;Aktürk, N;Çelik, V
通讯作者：
Çelik, V
DOI：
10.1109/tnsre.2007.897031
发表时间：
2007-06
影响因子：
4.9
作者：
Gerardo Noriega
通讯作者：
Gerardo Noriega
DOI：
10.1109/tim.2004.834070
发表时间：
2004-12-01
影响因子：
5.6
作者：
Malhi, A;Gao, RX
通讯作者：
Gao, RX
DOI：
10.1109/ias.1994.345491
发表时间：
1994-10
期刊：
Proceedings of 1994 IEEE Industry Applications Society Annual Meeting
影响因子：
--
作者：
R. R. Schoent-R.;T. G. HabetlerS;F. Kamran;R. G. Bartheld
通讯作者：
R. R. Schoent-R.;T. G. HabetlerS;F. Kamran;R. G. Bartheld
影响因子：
4.7
作者：
R. D. Widdle;C. Krousgrill;S. Sudhoff
通讯作者：
R. D. Widdle;C. Krousgrill;S. Sudhoff