基于VMD-FHT的风机齿轮箱故障特征提取方法

摘要：

针对风电机组齿轮箱运行工况复杂、 背景噪声大,难以提取其故障特征信息的问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)和分数阶希尔伯特变换(FHT)的风电机组齿轮箱故障特征提取方法.利用VMD分解风机齿轮箱各个故障信号,并且定义一种分解品质因数以选取VMD的最优分解层数K;对经最优化VMD分解后的各模态分量进行分数阶Hilbert变换,计算各模态分量的边际谱并进行线性叠加;提取该边际谱的频域特征作为齿轮箱故障信号的特征量.实验结果表明,采用该方法能够准确地提取出风机齿轮箱的故障特征,并获得更优的故障识别效果.

关键词：变分模态分解、分数阶Hilbert变换、风机齿轮箱、故障特征提取

所属期刊栏目：48

分类号：TM315(电机)

资助基金：国家自然科学基金项目;江苏省研究生科研与实践创新计划项目

在线出版日期：2020-12-29（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：202-207