| 基于频率诱导变分模态分解的齿轮箱故障诊断 |
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| 作者姓名： | 马天霆 孙振波 邓艾东 邓敏强 |
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| 作者单位： | 1.东南大学能源与环境学院,南京210096;东南大学火电机组振动国家工程研究中心,南京210096;国能太仓发电有限公司,苏州215000;2.国能太仓发电有限公司,苏州215000;3.东南大学能源与环境学院,南京210096;东南大学火电机组振动国家工程研究中心,南京210096 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（51875100,52005267）; |
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| 摘 要： | 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.
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| 关 键 词： | 风电机组 状态监测 齿轮箱 故障诊断 变分模态分解 |
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