文献综述（或调研报告）：
随着能源危机和环境污染问题的日益严重，作为绿色能源的风能已受到世界各国的高度关注和重视，我国中长期规划明确支持“重点研究开发大型风力发电设备”，风电装备由此得到了迅猛发展。2009年，全球风力发电机(简称风力机)装机容量已达到159213MW，新增装机容量38312MW，增 长率为31.7％。根据目前的增长趋势，世界风能协会预测到2020年底，全球装机容量至少为1.9x106MW。中国则继续在世界风能发展中发挥领军作用，2009年中国新增装机容量为1．38x104MW，第4次实现超过l倍的增长。与此同时，全球海上风电也实现了持续增长，海上风电总的装机容量占全球风 电装机容量的1.2％。截止2009年底，全球风力发电量达到每年3.4times;108MW·h，占全球电力供应总量的2％。在风电迅猛发展的同时，风力机高额的运行维护成本影响了风场的经济效益。风场一般地处偏远、环境恶劣，并且机舱位于50～80m以上的高空，给机组的维护维修工作造成了困难，增加了机组的运行维护成本。对于工作寿命为20年的机组，运行维护成本估计占到风场收入的lO％～15％；对于海上风场，用于风力机运行维护的成本高达风场收入的20％～25％。高额的运行维护费用增加了风场的运营成本，降低了风电的经济效益。因此，无论是从降低风力机的运行风险，还是减少运作成本的角度考虑，都需要大力发展风力机状态监测和故障诊断技术。针对风力发电这一新型装备制造业，目前尚缺乏有效的监测诊断方法，其有效的在线振动监测诊断系统可以说还是窄白。风力机容量的增加，使得风力机体积变大，发生事故的概率增大。面对风力机事故发生频繁以及造成的巨额损失，风力机的状态监测技术引起了国内外相关人员的极大关注。但鉴于现代风力机的运行特点，传统的状态监测方法虽然可以实现故障的有效诊断，但存在一定的局限性，尤其是在线状态监测方面，问题尤为突出。选择合适的状态监测方法，实现风力机故障的有效诊断是现在风力机状态监测面临的主要问题。
风电的快速发展给风电设备制造业带来了巨大的市场机会。世界风电设备制造业主要集中在欧洲的丹麦、德国、西班牙和亚洲的印度，北美洲的美国。其中欧洲地区的风电设备制造业生产能力占世界的50％以上，是重要的风电设备生产地，也是最大的风电设备出口地区。在国家规划的指引和风电设备国产化等相关政策的扶持下，我国风电产业取得长足的进步。目前已涌现出80多家风电设备整机制造企业，以及一大批与整机配套的零部件制造企业，包括兆瓦级机组在内的国产风电设备陆续下线并投入运行。随着国内风电整机制造业的逐步发展壮大，产品投运量和市场占有率也在快速增加，从2005年的29％，到2006年的41％，2007年首次超过了50％。风电的快速发展给风电设备制造业也带来了巨大挑战。单机容量的增大，使得风力机规模增大；风力机规模的增大，又对风力机性能、质量的安全性、可靠性提出了更高的要求。风力机机组的优良质量和高可靠性是风力发电的根本要求。风电机组在非常恶劣的气候条件和交变载荷工况下全天候运行，如果风电机组质量不高、可靠性差，导致实际可利用率低，维修维护费用较高，运营成本增加，严重损害风力发电的经济效益。我国的风电制造业通过运用中外合资、技术引进、自主开发、外商独资等不同发展模式取得了一定的成果，但也面临着一系列严重问题。尤其是兆瓦级机组的质量和运行可靠性问题尤为突出。面对风力机运行过程中出现的各种故障问题，如何有效降低故障带来的损失，避免重大故障发生是风力机安全可靠、高效运行的重要保证。状态监测技术可以实现对风力机各个部件的实时观测，掌握运行过程中的状态信息，及时发现故障隐患，采取有效措施避免重大事故的发生，同时改定期维护和事后维护为预测维护，可以有效降低运行维护成本，提高风电的经济效益。
经验模态分解是依据自身的时间尺度特征来进行信号分解，无须预先设定任何基函数，在理论上可以应用于任何类型信号的分解，因而在处理非平稳、非线性信号中，具有非常明显的优势。其本质是将信号中不同尺度的波动或趋势逐步分解出来，是对时间序列进行平稳化处理过程，产生一系列具有不同特征尺度的内禀模态分量。
参考文献
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