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作者：陈孝旭;崔鹏;聂延艳;王黎明;李方义;李剑峰;
单位：中车启航新能源技术有限公司;山东大学机械工程学院;山东大学工程训练中心;
摘要：风机传动系统的振动信号通常表现为非线性和非平稳特性，传统信号处理方法在处理这类复杂信号时存在一定局限性。基于经验模态分解及其系列模态分解的去噪方法已被广泛研究和使用，但其仍然存在模式混叠、参数选择困难等缺陷。为此，一种基于分数高斯噪声的无参数完全集合经验模态分解(CEEMDFGN)方法被提出，其将分数高斯噪声引入至分解过程中，旨在减少模式混叠并提高信号分解的精度。所提出方法利用分数高斯噪声的自相似特性，无需对噪声幅值和集成次数进行繁琐的参数调整，同时能够更好地适应非线性和非平稳信号。通过两组风机传动振动信号仿真实验，对比分析了多种信号分解方法的效果，验证了CEEMDFGN在去噪效果和分解精度上的优势。实验结果表明，与传统方法相比，CEEMDFGN能够显著减少模式混叠和边界效应，提高信号与噪声的分离能力，且计算效率更高。研究结论表明，CEEMDFGN方法对风机传动系统的振动信号分析具有重要的应用价值，并为其故障诊断提供了更为有效的工具。
关键词：风机传动系统;;信号分析;;模态分解
基金资助：国家重点研发计划项目(2020YFB1711603)
