[發明專利]一種基于VMD分解算法的風機葉片故障診斷方法有效
| 申請號： | 202110525344.4 | 申請日： | 2021-05-12 |
| 公開（公告）號： | CN113250911B | 公開（公告）日： | 2022-02-18 |
| 發明（設計）人： | 張家安;田家輝;姜皓齡 | 申請（專利權）人： | 河北工業大學 |
| 主分類號： | F03D17/00 | 分類號： | F03D17/00 |
| 代理公司： | 天津翰林知識產權代理事務所(普通合伙) 12210 | 代理人： | 付長杰;張國榮 |
| 地址： | 300130 天津市紅橋區*** | 國省代碼： | 天津;12 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 vmd 分解 算法 風機 葉片 故障診斷 方法 | ||
1.一種基于VMD分解算法的風機葉片故障診斷方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：
步驟1、采集風機葉片的聲音信號并對聲音信號進行濾波，得到濾波后的聲音信號；
步驟2、利用VMD分解算法將濾波后的聲音信號分解為多個模態分量；
步驟3、對每個模態分量進行分幀處理，將每個模態分量分為多幀聲音信號；然后對分幀處理后的聲音信號進行加窗處理，得到加窗處理后的聲音信號；
步驟4、利用式(8)計算每幀聲音信號的短時能量，然后將每個模態分量對應的所有幀聲音信號的短時能量相加，得到各模態分量的短時能量；
其中，wlen為每幀聲音信號的長度，E(i)表示第i幀聲音信號的短時能量，yi(a)表示加窗處理后的第i幀聲音信號，fn表示分幀處理后得到聲音信號的總幀數；a為第i幀聲音信號的長度；
步驟5、構建故障診斷模型；
故障信號樣本和正常信號樣本都按照步驟1～4進行處理，得到每個信號樣本的各模態分量的短時能量，各模態分量的短時能量構成該信號樣本的特征向量；將各個信號樣本的特征向量作為支持向量機的輸入，輸出為故障信號或正常信號；對支持向量機進行訓練，完成故障診斷模型的構建；
利用步驟5得到的故障診斷模型對風機葉片的聲音信號進行實時診斷，并輸出診斷結果。
2.根據權利要求1所述的基于VMD分解算法的風機葉片故障診斷方法，其特征在于，步驟2中將濾波后的聲音信號分解為5～8個模態分量。
3.根據權利要求1所述的基于VMD分解算法的風機葉片故障診斷方法，其特征在于，步驟1中采用巴特沃斯濾波器對聲音信號進行濾波。
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