OVME结合SMHD的风电机组变桨轴承损伤识别

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。     

基于VEITD和OSMHD的风电机组轴承损伤识别

针对风力发电机轴承损伤信号易被强噪声干扰导致损伤特征提取困难的问题，提出了一种基于可变熵加权融合的固有时间尺度分解和优化稀疏最大谐波噪声比解卷积法相结合的风力发电机轴承损伤识别方法。采用固有时间尺度分解方法对原始信号进行分解，得到若干个固有旋转分量。利用可变熵对固有旋转分量进行加权融合。使用优化稀疏最大谐波噪声比解卷积法对加权融合信号进行处理，提取轴承损伤特征频率。试验台数据和风力发电机现场数据分析结果表明，所提方法对轴承损伤信号中的噪声抑制效果明显，能够准确提取风力发电机轴承损伤特征频率，实现风力发电机轴承的损伤识别。