一种基于MMF与IGRA风电机组轴承故障诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于MMF与IGRA风电机组轴承故障诊断方法，本发明通过提出一种利用数学形态学多重分形的两个定义角度提取特征方法，得到轴承不同状态振动信号的广义维数和多重分形谱，从中提取了具有实际物理意义的特征参数，并从特征间灵敏度出发，选择能够有效区分轴承状态的特征参数构成标准故障特征向量，提高了特征选择的准确性。以离差最大化加权对传统的灰色关联分析进行改进，提高了灰色关联模型的可靠性与精确度。最后结合MMF和IGRA对检测信号的类型进行判别，实现故障诊断。实验诊断结果表明本发明可以准确识别信号故障类型，较传统方法更加稳定准确，计算成本更低。