基于频率诱导变分模态分解的齿轮箱故障诊断 - 马天霆; 孙振波; 邓艾东; 邓敏强 (东南大学学报（自然科学版）, 2023)
TK83; 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.