Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Mother wavelet selection in the discrete wavelet transform for condition monitoring of wind turbine drivetrain bearings
Luleå tekniska universitet, Institutionen för teknikvetenskap och matematik, Maskinelement.ORCID-id: 0000-0002-7970-8655
Luleå tekniska universitet, Institutionen för teknikvetenskap och matematik, Maskinelement.ORCID-id: 0000-0003-3157-4632
Luleå tekniska universitet, Institutionen för teknikvetenskap och matematik, Maskinelement.ORCID-id: 0000-0002-8533-897x
Luleå tekniska universitet, Institutionen för samhällsbyggnad och naturresurser, Drift, underhåll och akustik.ORCID-id: 0000-0002-9599-1016
Visa övriga samt affilieringar
2019 (Engelska)Ingår i: Wind Energy, ISSN 1095-4244, E-ISSN 1099-1824, Vol. 22, nr 11, s. 1581-1592Artikel i tidskrift (Refereegranskat) Published
Abstract [en]

Although the discrete wavelet transform has been used for diagnosing bearing faults for two decades, most work in this field has been done with test rig data. Since field data starts to be made more available, there is a need to shift into application studies.

The choice of mother wavelet, ie, the predefined shape used to analyse the signal, has previously been investigated with simulated and test rig data without consensus of optimal choice in literature. Common between these investigations is the use of the wavelet coefficients' Shannon entropy to find which mother wavelet can yield the most useful features for condition monitoring.

This study attempts to find the optimal mother wavelet selection using the discrete wavelet transform. Datasets from wind turbine gearbox accelerometers, consisting of enveloped vibration measurements monitoring both healthy and faulty bearings, have been analysed. The bearing fault frequencies' excitation level has been analysed with 130 different mother wavelets, yielding a definitive measure on their performance. Also, the applicability of Shannon entropy as a ranking method of mother wavelets has been investigated.

The results show the discrete wavelet transforms ability to identify faults regardless of mother wavelet used, with the excitation level varying no more than 4%. By analysing the Shannon entropy, broad predictions to the excitation level could be drawn within the mother wavelet families but no direct correlation to the main results. Also, the high computational effort of high order Symlet wavelets, without increased performance, makes them unsuitable.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
John Wiley & Sons, 2019. Vol. 22, nr 11, s. 1581-1592
Nyckelord [en]
bearing failure, condition monitoring, discrete wavelet transform, mother wavelet selection, wind turbine field measurements
Nationell ämneskategori
Annan samhällsbyggnadsteknik Tribologi (ytteknik omfattande friktion, nötning och smörjning)
Forskningsämne
Maskinelement; Drift och underhållsteknik
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:ltu:diva-75777DOI: 10.1002/we.2390ISI: 000480192400001OAI: oai:DiVA.org:ltu-75777DiVA, id: diva2:1347092
Anmärkning

Validerad;2019;Nivå 2;2019-12-06 (johcin)

Tillgänglig från: 2019-08-30 Skapad: 2019-08-30 Senast uppdaterad: 2019-12-06Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

Fulltext saknas i DiVA

Övriga länkar

Förlagets fulltext

Personposter BETA

Strömbergsson, DanielMarklund, PärBerglund, KimSaari, Juhamatti

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Strömbergsson, DanielMarklund, PärBerglund, KimSaari, Juhamatti
Av organisationen
MaskinelementDrift, underhåll och akustik
I samma tidskrift
Wind Energy
Annan samhällsbyggnadsteknikTribologi (ytteknik omfattande friktion, nötning och smörjning)

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar

doi
urn-nbn

Altmetricpoäng

doi
urn-nbn
Totalt: 10 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf