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

• 作者: 刘新元 张超 张颖
• 来源期刊: 山西电力
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 电网技术
• 页码范围: 1-4
• 页数: 4页
• 分类号: TK83
• 字数: 2526字
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张颖	国网山西省电力公司电力科学研究院	6	9	2.0	3.0
2	张超		10	24	3.0	4.0
3	刘新元	国网山西省电力公司电力科学研究院	17	20	3.0	4.0