针对风电机组运行工况变化导致滚动轴承故障分类性能降低的问题,采用模糊C均值聚类进行运行工况识别,在子工况下进行相应的滚动轴承故障诊断.提出了基于变分模态分解(VMD)、AR模型以及奇异值分解的特征提取方法,将滚动轴承振动信号分解成若干个模态,采用每个模态AR模型参数、模型方差以及模态矩阵的奇异值作为特征向量,建立欧氏距离判别函数,来识别滚动轴承状态和故障类型.结果表明:该方法可以成功提取滚动轴承故障特征信息并正确判断出滚动轴承故障类型,对工况变化有更强的适应能力.
变分模态分解 工况辨识 滚动轴承 故障诊断