[发明专利]一种基于VMD分解算法的风机叶片故障诊断方法

权利要求书

1.一种基于VMD分解算法的风机叶片故障诊断方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤1、采集风机叶片的声音信号并对声音信号进行滤波，得到滤波后的声音信号；

步骤2、利用VMD分解算法将滤波后的声音信号分解为多个模态分量；

步骤3、对每个模态分量进行分帧处理，将每个模态分量分为多帧声音信号；然后对分帧处理后的声音信号进行加窗处理，得到加窗处理后的声音信号；

步骤4、利用式(8)计算每帧声音信号的短时能量，然后将每个模态分量对应的所有帧声音信号的短时能量相加，得到各模态分量的短时能量；

其中，wlen为每帧声音信号的长度，E(i)表示第i帧声音信号的短时能量，y_i(a)表示加窗处理后的第i帧声音信号，f_n表示分帧处理后得到声音信号的总帧数；a为第i帧声音信号的长度；

步骤5、构建故障诊断模型；

故障信号样本和正常信号样本都按照步骤1～4进行处理，得到每个信号样本的各模态分量的短时能量，各模态分量的短时能量构成该信号样本的特征向量；将各个信号样本的特征向量作为支持向量机的输入，输出为故障信号或正常信号；对支持向量机进行训练，完成故障诊断模型的构建；

利用步骤5得到的故障诊断模型对风机叶片的声音信号进行实时诊断，并输出诊断结果。

2.根据权利要求1所述的基于VMD分解算法的风机叶片故障诊断方法，其特征在于，步骤2中将滤波后的声音信号分解为5～8个模态分量。

3.根据权利要求1所述的基于VMD分解算法的风机叶片故障诊断方法，其特征在于，步骤1中采用巴特沃斯滤波器对声音信号进行滤波。