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相似文献
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1.
陈其 《微特电机》2023,(2):20-25
针对传动系统主轴承故障诊断准确率低的问题,结合辅助分类器生成对抗网络(ACGAN)与堆叠降噪自编码器(SDAE),提出一种ACGAN-SDAE的故障诊断方法。通过ACGAN生成高质量的新样本,以扩充传动系统主轴承故障样本量的大小,并利用SDAE从含噪样本中提取鲁棒性特征,提高了故障诊断的准确率。仿真结果表明,ACGAN-SDAE故障诊断方法可有效诊断不同故障样本量下的传动系统主轴承故障,具有良好的域自适应性和抗噪性能,平均故障诊断准确率达到90%以上,相较于SDAE、SVM、MLP常用故障诊断方法,具有一定的优越性。  相似文献   

2.
滚动轴承是风电机组中故障最为频繁的部件之一,准确有效的轴承故障诊断方法有助于保障风电机组安全稳定运行。针对轴承振动信号特征微弱、难以诊断的问题,提出了一种基于改进降噪自编码器的风电机组轴承故障检测方法。首先引入了一维信号的图像化预处理,将原始的时域信号转化为二维特征灰度图。然后利用卷积神经网络在图像特征提取上的强大优势,构建了堆叠降噪自编码器与卷积神经网络的集成模型,去除了传统卷积神经网络中的池化层,进一步提升提取特征的鲁棒性和泛化性。整体诊断流程由数据驱动,减少了对于经验的依赖。最后的实验结果表明,该方法能够精确诊断不同类型的轴承故障。此外,通过与其他方法的对比实验进一步验证了该方法在故障诊断方面的优越性。  相似文献   

3.
齿轮箱是风电机组重要且易出现故障的设备,早期故障威胁系统运行安全。在极端条件中高效、准确的齿轮箱故障诊断对风电机组的安全稳定运行至关重要,因此提出了基于改进深度森林的行星齿轮箱故障诊断方法。为了实现不平衡小样本与强噪声的极端条件下行星齿轮箱故障的高效诊断,首先针对旋转机械振动数据样本较少与不平衡的情况,在Wasserstein生成对抗网络中引入梯度惩罚,生成样本补充原始数据集。然后利用多粒度扫描处理振动信号数据点之间的联系,增强数据中的故障特征。最后在级联森林内部引入新的基学习器并运用量子粒子群算法优化参数,获得具有高诊断精度的模型结构进行故障分类,输出诊断结果。经与其他智能诊断方法在多场景下进行的对比实验,证实了所提方法在极端条件下的分类效果较好,能有效提高齿轮箱故障诊断的准确性。  相似文献   

4.
电机轴承疲劳试验成本较高和故障数据不足导致利用机器学习等人工智能算法进行故障诊断时效果不佳。另外,单一模型对电机轴承故障诊断的准确率也较低。为解决这两个问题,提出了一种结合辅助分类器生成对抗网络(ACGAN)和模型融合的电机轴承故障诊断方法。首先将采集到的振动数据转换为二维灰度图,对每个灰度图添加标签后输入ACGAN模型,生成大量与原始数据高度拟合的新样本。然后将新样本与原始样本混合,经数据降维后输入由6个基学习器和1个元学习器融合而成的模型中。最后由融合模型输出诊断结果。试验证明,ACGAN和模型融合能有效提高电机轴承故障诊断的准确率。  相似文献   

5.
为实现风电机组滚动轴承微弱故障诊断,提出了基于改进的时时(ITT)变换的风电机组滚动轴承故障诊断方法。由时时(TT)变换可得到一维轴承故障振动信号的TT变换矩阵,实现滚动轴承振动信号的二维TT表示。提取该TT变换矩阵的对角线元素可滤除低频干扰信号,起到增强故障特征的效果。鉴于噪声对TT变换分析效果具有重要影响,提出基于能量熵准则的奇异值分解降噪方法改进TT变换,以提高TT变换的抗噪能力,实现强背景噪声条件下轴承微弱故障特征提取。仿真、实验及工程应用实例结果均表明所提方法可以有效诊断出风电机组滚动轴承的故障类型。  相似文献   

6.
针对风电机组数据采集与监视控制系统采集的状态数据具有大容量、多样性的特点,充分利用该数据研究风电机组主轴承的状态分析方法成为了重要问题。采用深度学习方法分析风电机组主轴承变量间的特征规则,提取反映主轴承状态的特征变量;通过指数加权移动平均法设定阈值检测特征变量的变化趋势,判定异常状态的发生;根据深度置信网络的特点,从数据集变量的异常数据剔除、训练数据批次的选择、参数调优的迭代周期以及在线学习训练等方面对模型性能进行优化和改善,从而使得深度置信网络能够充分挖掘数据集的信息特征,达到有效地反映主轴承状态的目的。通过对主轴承发生故障前、后记录的数据进行仿真分析,结果验证了深度置信网络方法对主轴承状态监测的有效性。  相似文献   

7.
针对传动系统早期故障振动信号较弱的情况,提出基于改进微分经验模式分解(DEMD)和独立分量分析(ICA)的海上风机传动系统早期故障诊断方法。为克服传统的DEMD算法在分解低阶本征模态函数(IMF)时存在失真现象,提出改进的微分经验模式算法将原始振动信号分解成若干个独立的IMF信号,结合ICA进一步进行原始振动信号故障特征分量的提取,并基于标准数据和风机动力传动故障诊断实验平台进行了仿真研究,最后选取海上风电机组传动系统常出现的发电机轴承故障进行诊断分析。结果表明,相对于传统的故障诊断方法,该方法能更好地放大故障分量,减少噪声和其他振动干扰信号的影响,提高了海上风电机组传动系统早期故障诊断的准确性。  相似文献   

8.
由于传统轴承故障诊断方法依赖于信号处理能力且模型泛化能力差的问题,提出一种不均衡数据集下基于深度对抗网络的故障诊断方法,该方法首先通过构建小样本训练集进行生成对抗网络训练,将生成样本加入到原始小类别样本训练集中,得到样本训练集,降低不同类别样本的不平衡性;然后引入深度学习的模型优化技术,提出适合轴承故障诊断的深度卷积神经网络模型,该模型直接作用于训练样本集,自适应地从原始数据中逐层学习故障特征,实现不同故障的准确识别;为了增强诊断系统最终分类预测的准确性,引入Focal损失函数对分类层进行故障识别。大量的定性定量实验表明,所提的改进网络在检测率与误检率方面均优于现有的其他深度模型,并且拥有较快的收敛速度与泛化能力。  相似文献   

9.
主要研究了基于DSP+ ARM双核的风电机组状态监测系统,并对双馈风电机组的轴承故障进行了分析,确定了以振动信号作为故障的特征信号进行监测的方案;给出了系统硬件和软件的设计框架,研究了DSP和ARM的通信方式,是一款功能比较强大,能够较全面的监测风电机组,并能有效的分析处理数据的系统.  相似文献   

10.
基于决策融合的直驱风力发电机组轴承故障诊断   总被引:4,自引:0,他引:4  
基于振动信号时域、频域和包络谱等多源特征,采用决策融合方法构建了直驱风力发电机组轴承故障诊断模型。对直驱风力发电机组主轴轴承经常发生的外圈故障、内圈故障、滚动体故障以及正常运行4种状态进行了实验研究。选取具有较高故障区分度,适合风电机组轴承故障诊断的特征参数。以风电机组振动信号的时域特征、频域特征和包络谱频域特征为诊断样本,使用灰色关联分析方法对机组轴承故障进行初步诊断,然后用证据融合理论对不同证据进行决策信息融合,从而获得最终诊断结果。实验结果表明,该方法能较好地识别风力发电机组轴承故障。  相似文献   

11.
针对风电机组调心滚子轴承故障振动信号非平稳、非线性的特点,提出了基于固有时间尺度分解(ITD)的轴承故障特征提取方法。ITD方法可以将复杂信号分解成若干个固有旋转分量和一个趋势分量之和,能准确地展示非平稳信号的动态特性,有较高的拆解效率和频率分辨率。分析结果表明,ITD方法能有效地提取风电机组轴承故障特征,可用于在线故障诊断。  相似文献   

12.
电腐蚀故障是风电机组发电机轴承的常见故障模式,电腐蚀故障通常分布在整个轴承滚道上,产生的振动响应信号中故障冲击特征往往不如局部故障明显,因此容易被忽视。针对电腐蚀故障振动信号的这种特点,采用一种最小熵解卷积方法对振动信号进行预处理,增强信号中的故障冲击成分。然后再应用包络谱分析方法提取故障特征信息,以提升故障诊断的效果。论述了最小熵解卷积方法的基本原理和实现流程,将该方法应用于一台实际风电机组发电机轴承的电腐蚀故障诊断中,通过对实测振动信号的分析处理,实现了电腐蚀故障的识别诊断,验证了最小熵解卷积方法对故障信息增强的使用效果。  相似文献   

13.
以风电机组滚动轴承为研究对象,针对其故障诊断中强噪声背景下信号信噪比低、故障特征难以提取的问题,提出一种基于随机共振(SR)和变分模态分解(VMD)的故障特征提取方法。该方法首先利用随机共振对滚动轴承的振动信号进行降噪处理,提高信号的信噪比;然后对降噪后的振动信号进行VMD分解,通过求取固有模态函数(IMF)的幅值谱,从而发现滚动轴承的故障特征频率。将该方法应用于风电机组滚动轴承的实际数据中,分析结果表明,该方法能够提高信号的信噪比,实现风电机组滚动轴承的精确诊断。  相似文献   

14.
针对燃气轮发电机组振动故障诊断中可测参数难以直接反映机组故障状态的问题,提出一种融合粗糙集理论和神经网络的燃气轮发电机组振动故障诊断方法。结合粗糙集对燃气轮发电机组振动信号原始特征数据进行约简,减少冗余信息。将粗糙集与神经网络有机结合,用优化了的神经网络诊断燃气轮发电机组振动故障。试验结果表明了所述方法的有效性,为燃气轮发电机组振动故障的快速诊断提供了可参考的新思路。  相似文献   

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