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基于VMD和奇异值能量差分谱的风机滚动轴承故障特征提取方法
被引量:
6
1
作者
张伟
白恺
+3 位作者
宋鹏
杨伟新
赵洪山
王正宇
《华北电力技术》
CAS
2017年第3期59-64,共6页
风电机组轴承处于早期故障阶段时,故障特征信号微弱,受环境噪声及信号衰减的影响较大,因此轴承早期故障特征的提取一直是个难点。为了有效提取风机滚动轴承的故障特征,提出了基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和奇...
风电机组轴承处于早期故障阶段时,故障特征信号微弱,受环境噪声及信号衰减的影响较大,因此轴承早期故障特征的提取一直是个难点。为了有效提取风机滚动轴承的故障特征,提出了基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和奇异值能量差分谱的特征提取方法。首先对轴承信号进行VMD分解得到一系列固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),然后选取敏感IMF进行奇异值分解,并利用奇异值能量差分谱选取有效奇异值进行信号重构,最后对重构信号进行包络谱分析,进而提取故障特征。实验分析结果验证了所述方法的有效性。
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关键词
滚动轴承
vmd
奇异值能量差分谱
信号重构
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职称材料
题名
基于VMD和奇异值能量差分谱的风机滚动轴承故障特征提取方法
被引量:
6
1
作者
张伟
白恺
宋鹏
杨伟新
赵洪山
王正宇
机构
华北电力大学电气与电子工程学院
国网冀北电力有限公司电力科学研究院(华北电力科学研究院有限责任公司)
出处
《华北电力技术》
CAS
2017年第3期59-64,共6页
基金
国家科技支撑计划(2015BAA06B03)资助
文摘
风电机组轴承处于早期故障阶段时,故障特征信号微弱,受环境噪声及信号衰减的影响较大,因此轴承早期故障特征的提取一直是个难点。为了有效提取风机滚动轴承的故障特征,提出了基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和奇异值能量差分谱的特征提取方法。首先对轴承信号进行VMD分解得到一系列固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),然后选取敏感IMF进行奇异值分解,并利用奇异值能量差分谱选取有效奇异值进行信号重构,最后对重构信号进行包络谱分析,进而提取故障特征。实验分析结果验证了所述方法的有效性。
关键词
滚动轴承
vmd
奇异值能量差分谱
信号重构
Keywords
rolling bearing
,
vmd
,
singular value energy difference spectrum
,
signal reconstruction
分类号
TM615 [电气工程—电力系统及自动化]
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于VMD和奇异值能量差分谱的风机滚动轴承故障特征提取方法
张伟
白恺
宋鹏
杨伟新
赵洪山
王正宇
《华北电力技术》
CAS
2017
6
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