基于变分模态分解和谱峭度的风电机组轴承故障诊断方法

论文摘要

针对风电机组轴承故障特征提取困难的问题,将谱峭度（Spectrum Kurtosis,SK）和变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）相结合,提出一种基于VMD-SK的故障诊断新方法。首先,对采集的轴承振动信号进行VMD分解,得到若干个固有模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）;其次,对每一个IMF分量进行傅里叶变换,并计算其平方包络;再次,利用SK的滤波特性,选取故障特征频带所在的IMF分量来构建最优包络谱;最后,通过对包络谱分析可以诊断出风力发电机轴承故障。实验结果表明,VDM-SK法可以成功地提取风电机组轴承故障的特征频率,有效区分风电机组轴承的故障类型。

论文目录

• 0 引言
• 1 变分模态分解
• 2 谱峭度
• 3 基于VMD-S K的故障诊断方法
• 4 试验分析
• 5 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张颖,刘新元,张超

关键词: 风力机组,轴承,变分模态分解,谱峭度,故障诊断,包络谱

来源: 山西电力 2019年05期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业

单位: 国网山西省电力公司电力科学研究院,国网山西省电力公司

分类号: TM614

页码: 1-4

总页数: 4

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