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针对风电机组齿轮箱在故障信号处理、特征提取和故障诊断存在的问题,提出一种基于优化的变分模态分解(VMD)融合信息熵和萤火虫优化的概率神经网络(FAPNN)的风电机组齿轮箱故障诊断方法。首先利用皮尔逊相关系数法来确定VMD的分解数量和惩罚因子,并利用VMD分解齿轮箱振动信号获取多个固有模态分量,在此基础上融合时域、频域及时频域等信号故障特征熵,最后用FAPNN网络进行故障识别分类,仿真结果验证了所提出算法在风电机组齿轮箱早期故障诊断研究中的有效性和可行性。 相似文献
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针对汽轮机运行过程中的非平稳性和多分量性振动故障信号,提出一种基于变分模态分解相对熵云模型和优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的汽轮机振动故障诊断方法。首先,利用变分模态分解按照预设尺度将故障信号分解为K个模态分量,根据各模态分量与原始信号的相对熵大小去除伪分量,提取最佳分量并将其输入云模型,采用逆向云发生器提取特征向量。然后使用改进果蝇优化算法动态调整搜索步长搜寻影响LSSVM识别精度的超参数最佳组合,最后将特征向量输入参数优化后的LSSVM进行故障识别,并与采用经验模态分解相对熵云模型和集合经验模态分解相对熵云模型的LSSVM识别结果进行了对比。结果表明:所提方法优于传统的信号分解方法,对汽轮机振动故障类别具有很高的识别准确率。 相似文献
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针对水电机组振动信号非平稳、非线性及强噪声的特点,提出了一种IMF多尺度波动散布熵(MFDE)结合门控循环单元(GRU)的故障诊断方法。首先,采用跳蛛优化算法(JSOA)寻找变分模态分解(VMD)最优参数,达到振动信号最佳分解降噪效果;其次,对分解得到的本征模态函数(IMF)进行重构,计算有效IMF的多尺度波动散布熵(MFDE)作为故障特征向量;最后,将特征向量输入GRU构建水电机组故障识别器。所提方法对实际水电站机组故障样本数据的故障识别率达97.83%,验证了该方法的有效性。 相似文献
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针对风电机组齿轮箱中齿轮故障特征提取与故障诊断问题,提出一种基于集合经验模式分解(EEMD)、奇异谱熵和模糊C均值聚类的故障诊断方法。首先对原始振动信号进行EEMD分解,得到各阶本征模态函数(IMF)构成的特征模式矩阵。接着对该特征模式矩阵求奇异谱熵值,奇异谱熵值的大小能反映部件的工作状态和故障类型。最后,将得到的奇异谱熵值矩阵进行模糊聚类分析并得到分类结果。通过对齿面磨损、齿面剥落和正常3种齿轮状态分别使用EMD法和EEMD法进行故障分类对比,结果验证了该方法的有效性和可行性,同时证明EEMD法具有更好的分类效果。 相似文献
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针对齿轮箱故障信号的非线性和非平稳性特征,提出基于经验小波变换(Empirical Wave-letTransform,EWT)、关联维数(Correlation Dimension,CD)和支持向量机(Support Vector Ma-chine,SVM)的故障诊断方法.首先通过EWT对风力机齿轮箱信号进行分解,得到若干本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,再采用G-P算法求取各组IMF分量的关联维数,并将各组关联维数特征集输入SVM中完成故障识别及分类.结果表明:振动信号关联维数与嵌入维数呈正相关,且正常信号与故障信号的关联维数区分度不明显,通过SVM能对其进行精确识别和分类;该方法能有效提取系统故障非线性特征,故障识别准确率高达100%. 相似文献
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针对强背景噪声下轴承微弱复合故障特征提取困难的问题,提出一种基于自适应变分模态分解(AVMD)和优化的Wasserstein距离指标(WDK)的风电齿轮箱轴承复合故障诊断方法。首先,引入自适应学习粒子群优化算法(ALPSO),以平均包络熵作为ALPSO的适应度函数来搜索变分模态分解的最佳影响参数,从而构造AVMD;其次,结合Wasserstein距离(WD)和峭度优点,提出WDK指标筛选有效模态分量,并对筛选的有效模态分量进行重构;然后,通过对重构信号进行包络谱分析实现轴承复合故障的诊断;最后,将所提AVMD-WDK方法应用于某风场2 MW风电齿轮箱轴承振动信号的故障诊断。结果表明,该方法能有效提取轴承的微弱故障特征,实现轴承复合故障的精确诊断。 相似文献
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杨兴林储维李儒凡倪杰 《内燃机》2016,(1):46-50
针对柴油机振动信号非线性、非平稳的特点,提出一种基于互补集合经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)样本熵和支持向量机(Support Vector Machines,SVM)的柴油机故障诊断方法。该方法首先采用CEEMD对柴油机振动信号进行自适应分解,然后计算包含有主要故障信息的固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMFs)分量的样本熵,并结合主元分析对其进行降维处理;最后将提取出的主元特征向量输入SVM以判断柴油机的工作状态和故障类型。对CZ4110柴油机不同工况的分析结果表明,该方法可有效地用于柴油机故障诊断。 相似文献
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为提高汽轮机转子故障诊断的准确率和识别效率,提出基于云粒子群优化算法(CPSO)优化支持向量机(SVM)的故障诊断方法。首先利用补充总体平均经验模态分解(CEEMD)对转子振动信号进行分解,利用能量法筛选出更为有效的固有模态分量(IMF)并计算对应的排列熵(PE)作为故障特征值;其次将云理论引入到粒子群优化算法(PSO)中得到CPSO算法,通过CPSO算法优化SVM得到诊断模型。在ZT-3试验台对汽轮机转子常见4种故障(正常状态、转子不平衡、转子不对中和动静碰磨状态)状态进行模拟实验,获取故障数据后进行故障识别研究。研究表明:在相同测试样本的条件下,CPSO-SVM诊断模型的识别准确率为95%,比PSO-SVM诊断模型提高了5%,运行时间为22.055 s,比PSO缩短了14.5 s。研究结果验证了CPSO-SVM算法在汽轮机转子故障诊断方面的优越性。 相似文献
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针对齿轮箱故障信号的非线性和非平稳性特征,提出基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)、关联维数和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的故障诊断方法。将美国国家可再生能源实验室(National Renewable Energy Laboratory,NREL)"Gearbox Reliability Collaborative(GRC)"项目进行测试获得振动信号数据,通过EEMD进行分解得到本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,采用G-P算法求取各组本征模态函数分量的关联维数,将各组关联维数输入SVM中进行故障识别及分类。结果表明:振动信号的关联维数与嵌入维数呈正相关,且正常信号和故障信号的关联维数区分度不明显,通过SVM能对其进行精确识别和分类。该方法能有效提取系统故障非线性特征,比传统的基于统计参数的故障诊断方法具有更高的诊断精度,准确率高达100%。 相似文献
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针对变转速工况下滚动轴承的故障诊断问题,提出一种基于阶次解调谱的故障诊断方法。该方法先利用线调频小波路径追踪算法提取转速信号,并根据转速信号对轴承振动信号进行角域重采样,将时域非平稳信号转化为角域平稳信号。然后对角域平稳信号进行变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)得到若干本征模态函数分量(intrinsic mode function,IMF),并利用峭度指标筛选出敏感IMF分量,最后对敏感IMF进行Hilbert变换获得其阶次解调谱,通过提取阶次解调谱中的故障特征阶次来识别轴承故障。仿真和实验分析结果表明,该方法成功提取出故障特征阶次,可实现变转速工况下滚动轴承故障的有效诊断。 相似文献
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为研究风力机齿轮箱轴承振动信号非线性及故障诊断问题,采用改进变分模态分解方法对四种状态轴承振动信号进行处理,提出无量纲参数多重分形谱值因子,联合峭度值对分解所得模态分量进行选取,剔除无效信息分量并进行信号重组,采用分形维数研究重组信号的分形特征,并通过支持向量机进行模式识别。结果表明:基于样本熵优化的改进变分模态分解方法可获得高质量的模态信息;通过多重分形谱值因子及峭度选取并重组的信号具有良好的振动特性,其分形维数可通过信号非线性程度定量区分轴承工作状态;采用支持向量机对不同轴承工作状态的重组信号进行分类,结果具有较高的准确度。 相似文献
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隐马尔可夫模型(HMM)是一种模式聚类和识别方法,独立分量分析(ICA)则是一种非常有效的非高斯数据分析工具.其中,四阶累积量算法是一种数值稳定且鲁棒的ICA方法,非常适合用于振动信号的特征抽取,但独立分量分析有一定的前提条件,借助经验模态分解(EMD),消除噪声干扰,去除高频IMF部分,满足ICA的条件.因此,利用ICA算法对某炼铁厂风机不同状态模式(包括正常和转子不对中)进行特征提取,HMM实现模式的最终分类.对照分类实验结果,表明基于EMD-ICA的HMM的故障分类方法不仅具有良好的模式分类能力,且实现简单,在风机健康状况监测中有较大的应用潜力. 相似文献
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针对强噪声背景下轴承故障特征提取困难的问题,提出一种基于奇异值分解和参数优化变分模态分解联合降噪的轴承故障特征提取方法(SSVMD):首先,对原始信号进行奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)处理,运用奇异值差分谱法选取有效奇异值并将原始信号重构得到初步降噪信号;其次,为防止故障信息丢失,将残余信号进行麻雀算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化的变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)算法处理,得到最佳的模态个数K和惩罚参数α,选取峭度值最大、包络熵最小的IMF分量与初步降噪信号叠加得到最终降噪信号,并对信号进行包络分析;最后,通过仿真和试验数据分析得出,该方法能在信噪比很低的情况下降低噪声含量并提取轴承故障特征,为设备的状态监测和故障诊断提供理论依据。 相似文献