[發明專利]一種用于風電機組特征信號提取的改進變分模態分解方法

在審

• 申請號: 202210024148.3
• 申請日: 2022-01-10
• 公開（公告）號: CN114564981A
• 公開（公告）日: 2022-05-31
• 發明（設計）人: 陳建鵬;王瀟;張長春;賈季濤;余清清;張海龍
• 申請（專利權）人: 浙江運達風電股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G01M7/02
• 代理公司: 杭州杭誠專利事務所有限公司 33109
• 代理人: 俞則儉

1.一種用于風電機組特征信號提取的改進變分模態分解方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：采集風電機組振動信號；

S2：對振動信號進行去趨勢處理；

S3：采用傳統變分模態分解(VMD)處理振動信號，得到不同分解個數下的固有模態函數(IMFs)；

S4：從固有模態函數的相關系數、波峰幅值和中心頻率等三個方面來聯合自適應確定變分模態分解的個數，對母線槽振動信號進行自適應變分模態分解處理，得到各個獨立的固有模態函數；

S5：分析提取得到固有模態函數，確定包含有用信息的固有模態函數。

2.根據權利要求1所述的一種用于風電機組特征信號提取的改進變分模態分解方法，其特征在于，所述S3步驟中獲取不同分解個數下的固有模態函數，具體包含以下步驟：

S3.1：建立變分模態分解的數學模型；

S3.2：采用增廣拉格朗日法將約束變分問題轉化成非約束變分問題，得到增廣拉格朗日表達式；

S3.3：采用交替方向乘子法來解S3.2中的非約束變分問題，得到更新公式；

S3.4：在迭代求解變分模型過程中不斷更新各IMF分量的頻率中心和寬帶，直至滿足迭代停止條件，最終對求解出的模態求逆傅里葉變換，得出經過VMD分解后的K個固有模態IMF；

S3.5：令K從2到10依次取值，同時依次代入VMD中，獲取不同分解個數K下得到的固有模態函數。

3.根據權利要求2所述的一種用于風電機組特征信號提取的改進變分模態分解方法，其特征在于，S3.1的變分模態分解的數學模型如下式所示：

其中，f(t)代表待分析信號，K代表固有模態分量個數，k表示固有模態函數序號，u_k(t)代表待分析信號的第k個固有模態分量，ω_k代表待分析信號的第k個固有模態分量的中心頻率，δ(t)代表狄拉克，t代表時刻，表示對t的偏導，j表示虛數。

4.根據權利要求2所述的一種用于風電機組特征信號提取的改進變分模態分解方法，其特征在于，所述S3.2的增廣拉格朗日表達式如下式所示：

其中，α代表二次懲罰因子，λ(t)代表t時刻的拉格朗日乘子。

5.根據權利要求2所述的一種用于風電機組特征信號提取的改進變分模態分解方法，其特征在于，S3.3中的更新公式如下列式子所示：

其中，^表示傅里葉變換，*關系表示卷積，n表示迭代次數，τ表示保真系數。

6.根據權利要求2所述的一種用于風電機組特征信號提取的改進變分模態分解方法，其特征在于，S3.4中所述的迭代停止條件即需要滿足如下表達式：

滿足上述表達式后，跳出更新循環。

7.根據權利要求1所述的一種用于風電機組特征信號提取的改進變分模態分解方法，其特征在于，步驟S4具體包括以下內容：

在同一個分解參數K下，從相關系數、波峰幅值和中心頻率這三個方面評估獲得的固有模態函數的獨立性和完整性，依照Kwc指標評估分解效果，其中Kwc依照如下表達式計算：

其中c表示VMD結果中所有固有模態函數之和與原信號之間的相關性；表示第i個固有模態函數的波峰幅值，ω_i表示第IMF_i與IMF_i+1之間的中心頻率差，c和ω_i都進行歸一化，N表示模態個數。

8.根據權利要求7所述的一種用于風電機組特征信號提取的改進變分模態分解方法，其特征在于，固有模態函數評估后，遍歷分解參數K從2到10的固有模態函數的Kwc指標，畫圖確定Kwc最大處的K為最優參數。