基于VMD多特征量风电机组轴承故障诊断法

摘要：

为解决风力发电机组故障轴承振动信号有效信息提取困难问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)的多特征量风电机组轴承故障诊断法,首先利用VMD将振动信号分解为若干模态函数,对该组分量采用从时域指标、AR模型参数矩阵奇异值和能量熵三个角度的变化中提取和构造多特征量矩阵,输入支持向量机建立故障程度多分类预测模型,优化核参数和惩罚参数取得轴承故障最佳预测精度.实验验证所提方法是一种可行的风电机组轴承故障诊断法,能够有效提取轴承故障信息,提高轴承故障诊断率.

关键词：变分模态分解、特征提取、滚动轴承、支持向量机、故障诊断

所属期刊栏目：35

分类号：TK83;TH17(风能、风力机械)

资助基金：国家自然科学基金51575469

在线出版日期：2018-11-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：98-102