基于随机共振和VMD分解的风电机组滚动轴承故障特征提取

摘要：

以风电机组滚动轴承为研究对象,针对其故障诊断中强噪声背景下信号信噪比低、故障特征难以提取的问题,提出一种基于随机共振(SR)和变分模态分解(VMD)的故障特征提取方法.该方法首先利用随机共振对滚动轴承的振动信号进行降噪处理,提高信号的信噪比;然后对降噪后的振动信号进行VMD分解,通过求取固有模态函数(IMF)的幅值谱,从而发现滚动轴承的故障特征频率.将该方法应用于风电机组滚动轴承的实际数据中,分析结果表明,该方法能够提高信号的信噪比,实现风电机组滚动轴承的精确诊断.

关键词：风电机组、滚动轴承、随机共振、变分模态分解、故障诊断

分类号：TM315(电机)

资助基金：国家自然科学基金413517042;国家电网科技项目522722150012

在线出版日期：2018-05-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1-5,26