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基于AVMHME和WSVD的风电机组主轴承故障诊断
1
作者
孙少华
卢坤鹏
《机械设计与制造》
北大核心
2025年第5期229-235,241,共8页
针对风电机组主轴承噪声干扰较多,故障难以准确诊断的问题,提出一种基于自适应变分多谐波模态提取(AVMHME)和线性峭度加权奇异值分解(WSVD)的故障诊断方法。首先利用Welch功率谱估计方法,得到谱图中主要峰值位置,推测信号的中心频率,其...
针对风电机组主轴承噪声干扰较多,故障难以准确诊断的问题,提出一种基于自适应变分多谐波模态提取(AVMHME)和线性峭度加权奇异值分解(WSVD)的故障诊断方法。首先利用Welch功率谱估计方法,得到谱图中主要峰值位置,推测信号的中心频率,其次利用鳑鮍鱼优化算法对变分多谐波模态提取方法中影响参数进行寻优,使用最优参数下的AVMHME方法对原始信号进行提取得到蕴含丰富故障信息的信号分量。随后通过WSVD方法对所得信号分量进行降噪处理,采用线性峭度表征各子分量故障特征信息,并对含有较多故障特征的降噪信号分量加权重构并对重构信号进行包络分析,从中诊断出微弱的风电机组主轴承故障特征频率成分。仿真信号及现场数据分析结果表明,所研究方法可以有效找出风电机组主轴承的微弱故障特征,实现主轴承故障的准确诊断。
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关键词
风电机组主轴承
Welch功率谱
变分模态多谐波提取
加权奇异值分解
鳑鮍鱼优化算法
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职称材料
题名
基于AVMHME和WSVD的风电机组主轴承故障诊断
1
作者
孙少华
卢坤鹏
机构
北京鉴衡认证中心有限公司
中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
出处
《机械设计与制造》
北大核心
2025年第5期229-235,241,共8页
文摘
针对风电机组主轴承噪声干扰较多,故障难以准确诊断的问题,提出一种基于自适应变分多谐波模态提取(AVMHME)和线性峭度加权奇异值分解(WSVD)的故障诊断方法。首先利用Welch功率谱估计方法,得到谱图中主要峰值位置,推测信号的中心频率,其次利用鳑鮍鱼优化算法对变分多谐波模态提取方法中影响参数进行寻优,使用最优参数下的AVMHME方法对原始信号进行提取得到蕴含丰富故障信息的信号分量。随后通过WSVD方法对所得信号分量进行降噪处理,采用线性峭度表征各子分量故障特征信息,并对含有较多故障特征的降噪信号分量加权重构并对重构信号进行包络分析,从中诊断出微弱的风电机组主轴承故障特征频率成分。仿真信号及现场数据分析结果表明,所研究方法可以有效找出风电机组主轴承的微弱故障特征,实现主轴承故障的准确诊断。
关键词
风电机组主轴承
Welch功率谱
变分模态多谐波提取
加权奇异值分解
鳑鮍鱼优化算法
Keywords
Wind Turbine Main Bearing
Welch Power Spectrum
Variational Multi Harmonic Mode Extraction
Weighted Singular Value Decomposition
Bitterling Fish Optimization
分类号
TH16 [机械工程—机械制造及自动化]
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
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1
基于AVMHME和WSVD的风电机组主轴承故障诊断
孙少华
卢坤鹏
《机械设计与制造》
北大核心
2025
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