基于多重分形去趋势互相关分析的齿轮箱故障诊断

多重分形去趋势波动分析（Multifractal Detrended Fluctuation Analysis,MFDFA）算法只能处理一维时间序列,当采用MFDFA算法分析复杂的齿轮箱故障信号时,其分析结果容易受到信号噪声及其它因素的干扰。解决这个问题的有效方法是采用多维数据分析方法,为此本文采用多重分形去趋势互相关分析（Multifractal Detrended Cross-correlation Analysis,MF-DCCA）算法来分析齿轮箱振动信号,提出了基于MF-DCCA算法的齿轮箱故障诊断方法。该方法首先计算二维振动信号的互相关函数,然后再分析互相关函数的多重分形特征。将本文所提出的方法用于分析实际齿轮箱的振动信号,结果表明该方法能够区分相近的齿轮箱故障模式,在齿轮箱故障诊断中取得了良好的效果,与基于MFDFA算法的方法相比具有明显的优势

基于傅里叶分解方法的风电齿轮箱故障诊断

经验模式分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）是一种经验的方法,缺乏严格的理论证明,在实际应用中存在着许多问题,这些问题导致EMD方法难以有效提取复杂风电齿轮箱振动信号的故障特征。傅里叶分解方法（Fourier Decomposition Method,FDM）是一种新的非平稳非线性信号处理方法,具有坚实的理论基础,能够有效克服EMD方法的缺陷。因此,将FDM用于分析风电齿轮箱振动信号,提出了基于FDM的风电齿轮箱故障诊断方法。将该方法用于实际风电齿轮箱故障诊断,结果表明该方法能够有效地诊断出风电齿轮箱的故障,与基于谱分析、EMD及小波分解的方法相比具有明显的优势