發(fā)布時間：2017-08-01 22:18

  本文關(guān)鍵詞：基于VMD和奇異值能量差分譜的風機滾動軸承故障特征提取方法

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【摘要】：風電機組軸承處于早期故障階段時,故障特征信號微弱,受環(huán)境噪聲及信號衰減的影響較大,因此軸承早期故障特征的提取一直是個難點。為了有效提取風機滾動軸承的故障特征,提出了基于變分模態(tài)分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和奇異值能量差分譜的特征提取方法。首先對軸承信號進行VMD分解得到一系列固有模態(tài)函數(shù)(Intrinsic Mode Function,IMF),然后選取敏感IMF進行奇異值分解,并利用奇異值能量差分譜選取有效奇異值進行信號重構(gòu),最后對重構(gòu)信號進行包絡(luò)譜分析,進而提取故障特征。實驗分析結(jié)果驗證了所述方法的有效性。
【作者單位】： 華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院;國網(wǎng)冀北電力有限公司電力科學(xué)研究院(華北電力科學(xué)研究院有限責任公司);
【關(guān)鍵詞】： 滾動軸承 VMD 奇異值能量差分譜 信號重構(gòu)
【基金】：國家科技支撐計劃(2015BAA06B03)資助
【分類號】：TM614;TH133.33
【正文快照】： 2.國網(wǎng)冀北電力有限公司電力科學(xué)研究院(華北電力科學(xué)研究院有限責任公司),北京100045)0引言隨著人們對清潔可再生能源的開發(fā)利用,風力發(fā)電目前進入了大規(guī)模發(fā)展階段。由于大部分的風場所處環(huán)境惡劣,隨著風電機組累計運行時間的增加,機組部件逐漸老化,導(dǎo)致風電機組頻繁發(fā)生各

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本文編號：606459