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基于MOBWO-MCKD的风机滚动轴承故障特征提取方法
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作者 霍忠堂 高建松 张丁丁 《机电工程》 北大核心 2024年第1期123-129,共7页
针对风力发电机轴承振动信号受强背景噪声及其他设备激励源影响,导致早期微弱故障特征不易提取这一问题,提出了一种基于多目标白鲸优化算法(MOBWO)优化的最大相关峰度反卷积(MCKD)风力发电机轴承故障特征提取方法。首先,采用MOBWO强大... 针对风力发电机轴承振动信号受强背景噪声及其他设备激励源影响,导致早期微弱故障特征不易提取这一问题,提出了一种基于多目标白鲸优化算法(MOBWO)优化的最大相关峰度反卷积(MCKD)风力发电机轴承故障特征提取方法。首先,采用MOBWO强大的全局及局部搜索能力优化了MCKD关键参数,获取了最佳参数组合;其次,利用优化后的MCKD对原始信号进行了解卷积运算,消除了背景噪声及其他设备激励源的影响,突出了轴承周期性脉冲信号;然后对解卷积信号进行了包络谱分析,提取了轴承故障特征频率,并将其与理论计算故障特征频率值进行了诊断结果对比;最后,采用实际工程中采集到的风力发电机轴承内圈和外圈的故障数据,对MOBWO-MCKD方法的有效性进行了试验验证。研究结果表明:基于MOBWO-MCKD的故障特征提取方法能够有效地消除背景噪声及其他设备激励源的干扰;由内圈信号包络谱可得到的内圈故障频率为f IR=125.87 Hz、2f IR=251.74 Hz;由外圈信号包络谱可得到的外圈故障频率为f OR=84.47 Hz、2f OR=168.94 Hz、3f OR=253.41 Hz。该特征提取方法可以为实际工程风力发电机轴承早期微弱故障特征提取研究提供一定的参考。 展开更多
关键词 风机轴承 多目标白鲸优化算法 最大相关峰度反卷积 滚动轴承内圈 轴承外圈 包络分析
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基于改进EMD和数据分箱的轴承内圈故障特征提取方法 被引量：4
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作者 于青民 李晓磊 翟勇 《山东大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2017年第3期89-95,共7页
为解决直驱风力发电机主轴后轴承内圈轻微损伤故障诊断问题,针对实际工程中振动信号的复杂特性,提出一种基于改进经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和数据分箱的特征提取算法。将信号进行改进经验模态分解,得到一系列平... 为解决直驱风力发电机主轴后轴承内圈轻微损伤故障诊断问题,针对实际工程中振动信号的复杂特性,提出一种基于改进经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和数据分箱的特征提取算法。将信号进行改进经验模态分解,得到一系列平稳的本征模函数(intrinsic mode function,IMF)。对分解后的信号提取均值、方差等幅域参数特征,并根据参数有效性选择部分参数组成特征矩阵。选用等宽分箱方法,用箱内数据均值代替箱体数据,将特征矩阵进行平滑处理。经验证,该方法能准确提取实际工程信号中的有效特征,并从特征选择的角度较好解决了分类器代价敏感问题,减少了机器学习模型的过拟合现象。 展开更多
关键词 改进经验模态分解 数据分箱 滚动轴承内圈 特征提取 故障诊断 代价敏感问题
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