特征模态函数双谱分析在叶片裂纹识别中的应用

靳子洋，陆永耕，张　彬，姚晓龙

（上海电机学院 电气学院，上海 200240）



特征模态函数双谱分析在叶片裂纹识别中的应用

靳子洋，陆永耕，张彬，姚晓龙

（上海电机学院 电气学院，上海 200240）

摘要：针对叶片裂纹故障振动信号特征，提出特征模态函数的双谱分析法，首先利用经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）对振动信号进行自适应滤波分解，产生一系列不同时间尺度的特征模态函数（Intrinsic Mode Function，IMF），然后对含有高频信号的高阶IMF分量进行重构，利用双谱提取叶片裂纹的振动信号特征。通过仿真信号和实验分析，验证叶片裂纹产生的高频冲击对叶片振动信号高频部分双谱的影响，证明IMF分量双谱分析的有效性，为风电叶片正常状态监测提供依据。

关键词：振动与波；叶片裂纹，特征模态函数，经验模态分解，双谱分析

随着经济的发展和科技的进步，为了增加风机的捕风能力和容量，风机叶片的长度越来越长。这也给叶片的健康监测带来了更多的挑战[1]。叶片的维修周期长、维修费用高，一旦叶片受损，其维修的经济成本和时间成本是非常大的。因此，对于叶片故障的提前预测和诊断有着重要的意义。

叶片在运行过程中受到重力、气动力、离心力等的耦合作用，其振动信号具有非线性，随机性，耦合性等特点[1–3]。目前在时域和频域都有多种对叶片结构健康状态分析的方法[4，5]，针对叶片在运行过程中的多种信号特征进行分析。而经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）是Norden E. Huang在1989年提出的一种对信号进行平稳化处理的时频分析方法[6]，能够将信号自适应的分解为一系列具有不同时间特征尺度的特征模态函数（Intrinsic Mode Function，IMF）。……