基于频率诱导变分模态分解的齿轮箱故障诊断

针对风电传动系统齿轮箱的故障诊断问题，在脉冲激励响应的基础上提出了一种频率诱导变分模态分解(FIVMD)方法，并将其应用于齿轮箱故障特征提取.首先，根据振动信号傅里叶谱的极大值分布估计齿轮箱系统的自振频率；然后，将固有频率的估计值作为各模态分量中心频率的初始化位置，并通过交替乘子法将原始信号自适应分解为本征模态函数；其次，通过希尔伯特变换对各本征模态函数求包络谱，并计算其故障特征频率比；最后，挑选出故障特征频率比最大的模态分量，并根据其包络谱特征实现齿轮箱故障的有效识别.以维斯塔斯某3 MW风电机组圆柱齿轮断齿故障为例，验证了FIVMD在工程应用中的有效性和优越性.