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题名OVME结合SMHD的风电机组变桨轴承损伤识别
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作者
唐贵基
薛贵
王晓龙
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机构
华北电力大学机械工程系
华北电力大学河北省电力机械装备健康维护与失效预防重点实验室
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出处
《动力工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期1039-1046,共8页
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基金
国家自然科学基金资助项目(52005180)
河北省自然科学基金资助项目(E2022502003)
+1 种基金
河北省高等学校科学技术研究资助项目(QN2022190)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2023MS127)。
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文摘
针对风电机组变桨轴承的损伤识别问题,提出一种优化变分模态提取结合稀疏最大谐波噪声比解卷积的新颖损伤识别方法,旨在从复合信号中提取特定信号分量。首先,以能量特征指标为适应度函数,利用白鲨优化算法对变分模态提取算法的最优影响参数组合进行搜索,确定变分模态提取的平衡因子和中心频率的最优值;其次,利用变分模态提取从振动信号中提取特定信号分量,并对提取的信号分量进行稀疏最大谐波噪声比解卷积处理,提高信号的信噪比,得到解卷积信号;最后,对解卷积信号进行包络谱分析,从中提取轴承损伤特征频率。结果表明:该方法能准确识别风电机组变桨轴承的损伤特征,具有一定的实际工程参考价值。
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关键词
风电机组
变桨轴承
损伤识别
白鲨优化
变分模态提取
稀疏最大谐波噪声比解卷积
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Keywords
wind turbine
pitch bearing
damage identification
white shark optimization
variational mode extraction
smhd
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分类号
TH212
[机械工程—机械制造及自动化]
TH213.3
[机械工程—机械制造及自动化]
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