热能动力工程

作者：许子非,李 春,张万福,邓允河

单位：上海理工大学 能源与动力工程学院，上海 200093,,上海理工大学 能源与动力工程学院，上海 200093,,上海理工大学 能源与动力工程学院，上海 200093,,雅图新能源科技有限公司，广东 深圳 518000,

关键词：多重分形;轴承;变分模态分解;故障诊断

基金：国家自然科学基金（51676131，51176129，51875361）

风力机齿轮箱轴承故障信号具有典型非线性及非平稳特性，采用自适应变分模态法对4种状态下振动信号进行分解，提出基于分形盒维数-峭度阈值法（Adaptived Variational Mode Decomposition，AVMD）对处理所得分量进行筛选，选取富含故障信息的分量进行信号重构，采用多重分形去趋势波分析方法，分析重构信号的分形特征并识别其工作状态，结果表明：基于多重分形去趋势波分析法对非稳定轴承可进行有效地故障识别；轴承振动信号具有典型分形特征，在不同时间尺度下，标度指数、广义Hurst指数与多重分形谱均可反应轴承工作状态；3种多重分形谱参数对故障类型敏感度不同，谱函数最大值对应的奇异指数对内圈故障较为敏感，峰值占比对外圈故障较为敏感，分形谱宽对滚珠故障较为敏感。

来源：2019年第9期

《热能动力工程》期刊编辑部

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