基于VMD倒频变换的风电机组齿轮箱复合故障诊断

风电机组齿轮箱结构复杂,零部件多,可能产生复合故障。同一旋转轴上的不同零部件(齿轮、轴承等)的故障信息往往具有相同的转频边带频率成分,分布在信号频谱的不同频带中,倒频谱对边带频率信息进行了压缩处理,不能识别此类复合故障;基于窄带倒谱变换的思想,将变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)应用到振动信号的对数谱中,提出了一种基于变分模态分解VMD倒频变换的方法,实现了对这一复合故障的精细诊断。通过仿真信号和风电场实例信号的验证,相比于窄带倒谱变换,该方法在有效区分此类风电机组齿轮箱复合故障的基础上,改善了频域和倒频域的分辨率,拥有更高的诊断定位精度。     

基于频谱包络改进的EWT方法的滚动轴承故障诊断研究

经验小波变换方法被证明是一种有效的滚动轴承故障诊断方法,但该方法的分析精度依赖于频谱的合理分割。因此,文章提出了一种基于改进经验小波变换的故障特征提取方法。首先,通过连接若干个信号频谱的局部极大值来获取频谱包络线;然后,设定阈值,消除噪声干扰;最后,根据频谱包络线的局部极小值来自适应地确定频谱分割边界。工程实例分析表明,基于改进经验小波变换的故障特征提取方法,提高了对故障特征频带的分离精度,在滚动轴承故障特征提取方面表现出一定的优越性。