基于CMF-EEMD的风电齿轮箱多故障特征提取

【摘要】：针对EMD(empirical mode decomposition)模态混叠现象和由于所添加白噪声幅值单一而影响EEMD(ensemble empirical mode decomposition)分解精度等问题,提出了一种新的信号处理方法CMF-EEMD。CMF(combined mode function)将EMD分解得到敏感的IMFs按高低频进行组合,形成两个包含高低频的本征模态函数Ch和CL,然后通过添加不同的白噪声幅值对Ch和CL分别进行EEMD分解,最后对敏感的IMFs进行循环自相关函数解调分析。将提出方法应用于仿真信号和风力齿轮箱试验台的振动信号,成功提取了多故障特征频率,验证了此方法的有效性。并通过与添加单一白噪声幅值进行对比分析,凸显此方法具有更高的分解精度。 【作者单位】： 太原理工大学机械工程学院;
【关键词】： 风电齿轮箱 组合模态函数 总体平均经验模态分解 多故障 循环自相关函数
【基金】：国家自然科学基金(50775157) 山西省基础研究项目(2012011012-1) 山西省高等学校留学回国人员科研资助项目(2011-12)
【分类号】：TM315
【正文快照】： 0引言在旋转机械零部件出现局部损伤时,工作过程中会出现间断性的脉冲冲击激振,如轴承,转子等[1-2]。这种冲击成分的能量是周期性变化的,但故障脉冲信号往往被淹没在工频振动、背景噪声、其他零部件的振动谐波中,因此冲击能量的时域提取显得非常困难。多故障共存时多冲击信号

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