基于深度特征融合网络的风电机组行星齿轮箱故障诊断方法

行星齿轮箱是风电机组中的重要部件,对风电机组的安全可靠运行具有重要意义。为此,提出一种基于深度特征融合网络的行星齿轮箱故障诊断方法,用于实现变速工况、样本不足和强噪声场景下的故障诊断。首先将原始信号扩展到多个特征域。其次利用多维堆栈稀疏自编码器提取各域特征。最后针对传统Softmax分类器对融合信息分类能力不足的问题,提出基于竞争粒子群算法优化的回声状态网络进行特征融合并输出诊断结果。经多场景不同故障诊断方法对比实验,所提方法在行星齿轮箱变速工况下分类效果良好,并对训练样本的减少和外界噪声有很强的鲁棒性。     

一种变工况下风电机组行星齿轮箱的故障诊断方法

针对现有的大多数深度迁移学习方法只能在目标转速下工作，而且在模型的训练中总是需要目标域样本的问题，研究风电机组行星齿轮箱在变工况下的故障诊断方法，设计了应用于变工况下行星齿轮箱故障诊断的深度残差半监督域泛化网络，将诊断模型推广到未知转速的故障诊断任务中。首先对振动信号进行Fast Kurtogram时频变换，生成图像并构造样本集；其次模拟实际情况，以含标签源域样本集和无标签源域样本集为输入，使用深度残差网络提取深层故障特征，并引入对抗博弈机制和基于伪标签的半监督学习方法对网络进行训练；最后根据训练后的网络搭建了域泛化故障诊断模型，利用行星齿轮箱故障诊断实验进行评估。实验结果表明，所设计的网络可以有效利用定速样本实现对未知转速样本和变速样本的故障识别，对目标域的平均识别率达到95.24%。     

基于改进辅助分类生成对抗网络的风机主轴承故障诊断

基于振动信号的风电机组故障诊断方法是风电安全运维领域研究的重点之一。风电机组主轴承较少发生故障,给运用数据挖掘方法判断故障类型带来很大困难。针对该问题,文中提出了一种用于风电机组主轴承故障诊断的数据增强方法。通过对辅助分类生成对抗网络(ACGAN)的适应性进行改进,引入梯度惩罚,构建了改进ACGAN框架,以提高其学习稳定性;在判别器网络中引入池化层,以提升其在多分类场景下提取数据特征的能力。仿真结果表明,所提出的改进ACGAN框架能够实现对原始数据分布特征的有效学习,抗噪声干扰性强,相对于原框架训练过程更稳定,生成数据的质量更高;能够有效平衡风电机组主轴承故障振动数据,进一步提升了风电机组主轴承故障诊断的正确率。     

基于转速估计的阶次分析风电齿轮箱故障诊断

风电齿轮箱工作在变转速工况条件下,齿轮箱的振动信号具有受多分量调制以及故障特征频率遭受转频调制的特点。针对该特点导致的齿轮箱故障特征识别困难的问题,提出了一种基于转速估计阶次分析的风电机组行星齿轮箱故障诊断方法。通过分析风电机组齿轮箱的结构和故障特点选择传感器测点,并根据齿轮箱振动频率范围完成传感器的选型工作,在上述工作的基础上搭建监测系统,采集齿轮箱工作状态下的振动信息,并对实际现场采集的振动数据进行转速估计和阶次分析,以提取齿轮箱的故障特征阶次,完成故障诊断。该方法经过风场实际验证可知故障诊断准确率达到84%,比传统快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform,FFT)分析方法提高了8%,可以满足现场实际工程需要。     

基于极端随机森林的大型风电机组 发电机故障检测

针对风电机组海量运行数据中故障检测率低和实时性差的问题,提出基于极端随机森林的大型风电机组发电机故障检测方法。该方法先利用Pearson相关性分析剔除线性相关性极弱的变量和非主要特征中的冗余变量,降低样本维度。利用最大信息系数获取主要特征参数的相关系数,消除冗余变量,从而提高计算效率和故障检测精度。将基于极端随机森林的分类方法用于大型双馈风力发电机的故障检测。实验结果表明,与经典随机森林方法相比,在风电机组发电机海量数据集上,该方法具有更低的漏报率、误报率和更好的实时性。     

基于统计过程控制的风机齿轮箱故障预测

为了减少风力发电机组齿轮箱故障,确保风电机组持续安全运行,对风电机组运行监控数据在线分析,提出一种结合最小二乘支持向量机（LSSVM）的风机齿轮箱统计过程控制故障预测方法。该方法以支持向量机学习风电机组的正常状态运行模式,利用风电机组实时运行数据来估计正常状态下该时刻齿轮箱油温度和齿轮箱轴承温度,并与实际温度测量值进行比较。随后利用统计过程控制技术分析齿轮箱油温和轴承温度的实际值与估计值的残差,以实现齿轮箱异常状态的预测。     

基于RF特征优选和WOA-ELM的风电齿轮箱故障诊断

针对风电机组齿轮箱故障特征提取不足，故障诊断率低问题，提出了一种基于RF特征优选，结合WOA-ELM特征识别的风电齿轮箱故障诊断方法。首先，提取风电齿轮箱时域、频域、时频域特征，构建多域高维特征集；其次，利用RF进行特征重要度排序并提取10维优选特征；最后，利用WOA优化调整ELM模型的输入权值和隐含层阈值，实现风电齿轮箱故障分类识别。将本文方法应用于风电齿轮箱故障诊断，实验结果表明，本文方法平均诊断率能达到99.81%，诊断准确率均高于对比方法且诊断用时最少，能够有效地进行风电齿轮箱故障诊断。     

风力发电机组状态监测与智能故障诊断系统的设计与实现

风力发电机组状态监测和故障诊断技术,可以有效降低机组的运行维护成本,保证机组的安全稳定运行。阐述了风力发电机组的基本构成。在介绍风电机组常见故障的基础上,分析了机组中的主要部件齿轮箱和发电机的故障。针对齿轮箱和发电机的故障提出了一种智能诊断的新方法,并以此设计开发了风力发电机组状态监测与智能故障诊断系统,详细介绍了该系统的原理、结构及功能。     

基于改进VMD-MCKD和深度残差网络的风机齿轮箱故障诊断

行星齿轮箱是风电机组传动系统中的重要部件,其运行工况复杂,背景噪声大,导致齿轮早期故障信号微弱且极易受背景噪声的影响。针对风电机组齿轮箱早期故障特征难以有效提取,齿轮故障难以识别的问题,提出一种风机齿轮箱故障诊断方法。首先,通过变分模态分解算法（variational mode decomposition,VMD）分解风机齿轮箱原始振动信号,获得振动信号故障的最优模态分量;接着,利用最大相关峭度解卷积算法（maximum correlated kurtosis decnvolution,MCKD）通过解卷积重构最优模态分量,削弱背景噪声增强故障冲击成分,获得故障特征;同时利用麻雀搜索算法（sparrow search algorithm,SSA）优化惩罚因子α、模态分解个数K、滤波器阶数L和反褶积周期T等参数,提升振动信号故障特征提取的准确度;最后,构建基于深度残差网络（deep residual network,ResNet）的齿轮箱故障诊断模型,建立齿轮箱故障特征与类别的非线性映射关系,实现风机齿轮箱故障分类识别。实验结果表明,所提风机齿轮箱故障诊断方法的准确率达到97.48%,相...     

基于IEWT-DELM的行星齿轮箱故障诊断

针对在恶劣情况下行星齿轮箱特征难以提取以及多种故障状态下难以准确分类这种问题，提出在经验小波变换基础上将原有频谱分解替换为在噪声干扰下更为稳定的尺度谱分解的改进经验小波变换与深度极限学习机相结合的故障诊断方法。首先，将行星齿轮箱不同故障工况下的信号利用改进经验小波变换分别进行降噪处理并提取各阶调频-调幅分量，之后选取包络幅值峭度较高的前6个分量多尺度样本熵作为故障特征集，输入到深度极限学习机中进行故障诊断分类，行星齿轮箱故障诊断试验表明：与EWT、EMD与DELM结合的故障诊断准确率相比，该方法故障平均识别率可达97.6%,具有一定的有效性。     

基于特征融合与ResNet的行星齿轮箱故障诊断

针对行星齿轮箱振动信号相互耦合和故障诊断不准确等问题,提出一种基于特征融合与深度残差网络(ResNet)的行星齿轮箱故障诊断方法。首先,对采集到的行星轮裂纹、磨损,太阳轮断齿及复合故障等模拟故障振动信号应用多维集成经验模态分解(MEEMD)和VMD进行分解,分别筛选确定有效分量。然后,将筛选出的有效特征进行融合,分别应用传统卷积神经网络(CNN)和深度残差网络对其进行分类识别。结果发现,深度残差网络,分类准确度更高,可达95%以上。最后,应用深度残差对特征融合前后数据的分类准确度进行了比较。融合前准确度最高只达91.16%,低于融合的97.18%。可见,该方法对行星齿轮箱耦合振动信号的处理和故障诊断非常有效。     

A dynamic-model-based fault diagnosis method for a wind turbine planetary gearbox using a deep learning network

The planetary gearbox is a critical part of wind turbines, and has great significance for their safety and reliability. Intelligent fault diagnosis methods for these gearboxes have made some achievements based on the availability of large quantities of labeled data. However, the data collected from the diagnosed devices are always unlabeled, and the acquisition of fault data from real gearboxes is time-consuming and laborious. As some gearbox faults can be conveniently simulated by a relatively precise dynamic model, the data from dynamic simulation containing some features are related to those from the actual machines. As a potential tool, transfer learning adapts a network trained in a source domain to its application in a target domain. Therefore, a novel fault diagnosis method combining transfer learning with dynamic model is proposed to identify the health conditions of planetary gearboxes. In the method, a modified lumped-parameter dynamic model of a planetary gear train is established to simulate the resultant vibration signal, while an optimized deep transfer learning network based on a one-dimensional convolutional neural network is built to extract domain-invariant features from different domains to achieve fault classification. Various groups of transfer diagnosis experiments of planetary gearboxes are carried out, and the experimental results demonstrate the effectiveness and the reliability of both the dynamic model and the proposed method.     

风力发电机齿轮箱优化逐层故障诊断方法

风力发电机齿轮箱的故障诊断在风力发电机组正常运行中起着重要作用,除了识别故障类型外,故障的严重程度对风机的维护也具有指导意义,因此,一种优化堆叠诊断结构(OSDS)被提出以识别故障类型和严重性。首先对原始振动信号进行压缩采样,然后将压缩样本分别输入第1层和第2层深度信任网络(DBN),对故障类型和严重性进行识别,同时采用混沌量子粒子群优化算法(CQPSO)对每个DBN进行优化。通过两组实验得到的结果表明,故障类型诊断准确率分别达到99.24%和97.21%,故障严重程度诊断准确率达到99.06%,同时诊断时间仅为1.493和2.176 s。     

基于改进卷积深度信念网络的风电机组行星齿轮箱故障诊断方法

风力发电机组行星齿轮箱振动信号是一种非线性非平稳的复杂信号,传统的故障诊断方法面对此类信号时,能够很好地处理的范围有限.建立了卷积深度信念网络用于行星齿轮箱故障诊断,为了防止超参数选择有误造成识别的准确率不够,引入粒子群算法对网络的超参数进行优化,对粒子进行混沌初始化提高了粒子的全局搜索能力.首先将原始信号进行变分模态...     

基于编码器信号的低转速行星齿轮箱故障诊断技术

行星齿轮箱广泛应用于低速重载的大型机电设备中,其故障检测尤为重要。当前行星齿轮箱的故障检测主要依靠振动信号分析,然而低转速工况导致的冲击微弱以及故障冲击难以分离等问题,使得行星齿轮箱故障冲击难以发掘。针对上述瓶颈,提出一种基于编码器信号的低转速行星齿轮箱故障诊断方法。该方法首先通过内置编码器获取故障信息,避免了冗长的振动传递路径带来的不利影响。在此基础上,建立稀疏低秩分解模型,引入快速主成分追踪算法(fast principal component pursuit,FPCP)进行求解,实现低转速下行星齿轮箱故障冲击的提取。行星齿轮箱故障实验结果表明,该方法不仅能获取输入轴转速为30r/min下的故障信息,而且有效地实现故障冲击的分离。研究工作可为低转速旋转机械的故障诊断提供有效的工具。     

基于一维卷积神经网络和SoftMax分类器的风电机组行星齿轮箱故障检测

将卷积神经网络引入风机故障检测领域,设计了一种一维卷积神经网络的结构,并和Soft-Max分类器相结合构造了一种双层智能诊断架构。一维卷积神经网络用于行星齿轮箱数据的特征提取,Soft-Max分类器对提取的特征进行分类。与传统智能算法相比,该方法具有训练样本少,可直接使用原始数据训练网络;计算效率高,可以适应实时诊断的需要。试验结果证明,该方法可以有效地诊断出不同工况下的行星齿轮箱中的齿轮故障。     

Wind Turbine Gearbox Fault Diagnosis Based on Multi-Sensor Signals Fusion

This paper proposes a novel fault diagnosis method by fusing the information from multi-sensor signals to improve the reliability of the conventional vibration-based wind turbine drivetrain gearbox fault diagnosis methods. The method fully extracts fault features for variable speed, insufficient samples, and strong noise scenarios that may occur in the actual operation of a wind turbine planetary gearbox. First, multiple sensor signals are added to the diagnostic model, and multiple stacked denoising auto-encoders are designed and improved to extract the fault information. Then, a cycle reservoir with regular jumps is introduced to fuse multidimensional fault information and output diagnostic results in response to the insufficient ability to process fused information by the conventional Softmax classifier. In addition, the competitive swarm optimizer algorithm is introduced to address the challenge of obtaining the optimal combination of parameters in the network. Finally, the validation results show that the proposed method can increase fault diagnostic accuracy and improve robustness.     

基于改进SMOTE不均衡样本处理和IHPO-DBN的变压器故障诊断方法研究

针对由于变压器故障样本不均衡和故障模型陷入局部最优而导致的分类准确率低的问题,提出了基于改进的合成少数类过采样技术和优化深度置信网络(deep belief network, DBN)的变压器故障诊断方法。首先采用聚类融合的K-means算法,通过分簇和匹配的方式筛选出不稳定的少数类样本用以改进中心点合成少数类过采样技术(center point synthetic minority oversampling technique, CP-SMOTE)算法,并对少数类样本进行扩增,解决了变压器故障数据分布不均衡的问题。其次,通过加入随机逆向学习和自适应惯性权重技术对猎食者优化算法进行改进,并用改进后的算法对DBN的内部参数进行优化调整,提高了模型精度。最后,将不同数据预处理情况下以及不同数据规模下的变压器故障模型进行仿真对比。结果表明,经过数据预处理和模型优化后的变压器故障识别准确率能够提高到98%,有效地解决了故障数据不平衡导致的分类精度低的问题。     

多小波系数增强动态聚合联邦深度网络的多工况故障诊断

针对分布式场景下单节点样本有限、多节点间工况分布不平衡等导致的深度学习故障诊断精度低的问题,提出一种多小波系数增强动态聚合联邦深度网络用于分布式小样本下的多工况机械故障诊断。提出多小波系数增强动态聚合联邦深度网络的诊断框架,单终端节点从本地样本中提取小波系数特征,提出多小波系数深度网络融合的特征增强方法,局部模型从多样性小波系数集合中提取更具判别性故障特征;聚合节点通过对多终端节点局部模型的聚合以构建全局联邦深度网络模型,并用于多工况故障诊断;为降低多节点间数据非独立同分布的影响,提出平衡模型贡献度的联邦动态加权聚合算法。轴承振动数据分析结果表明,所提方法能在分布式小样本条件下实现高精度的多工况故障诊断。