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作者：孙少华;卢坤鹏;
单位：北京鉴衡认证中心有限公司;中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司;
摘要：针对风电机组主轴承噪声干扰较多，故障难以准确诊断的问题，提出一种基于自适应变分多谐波模态提取（AVMHME）和线性峭度加权奇异值分解（WSVD）的故障诊断方法。首先利用Welch功率谱估计方法，得到谱图中主要峰值位置，推测信号的中心频率，其次利用鳑鮍鱼优化算法对变分多谐波模态提取方法中影响参数进行寻优，使用最优参数下的AVMHME方法对原始信号进行提取得到蕴含丰富故障信息的信号分量。随后通过WSVD方法对所得信号分量进行降噪处理，采用线性峭度表征各子分量故障特征信息，并对含有较多故障特征的降噪信号分量加权重构并对重构信号进行包络分析，从中诊断出微弱的风电机组主轴承故障特征频率成分。仿真信号及现场数据分析结果表明，所研究方法可以有效找出风电机组主轴承的微弱故障特征，实现主轴承故障的准确诊断。
关键词：风电机组主轴承;;Welch功率谱;;变分模态多谐波提取;;加权奇异值分解;;鳑鮍鱼优化算法
