基于IVMD-MCKD的滚动轴承故障诊断研究

针对强噪声环境下滚动轴承微弱信号易被淹没,其识别缺乏数学理论基础的问题,基于分形理论提出一种改进变分模态分解(Improved Variational Mode Decomposition, IVMD)与最大相关峭度解卷积(Maximum correlated kurtosis deconvolution, MCKD)相结合的轴承早期故障识别方法。采用灰狼算法(Grey Wolf Optimizer, GWO)优化VMD参数,分形筛选最优分量,MCKD算法突显信号中的冲击成分,对其进行包络谱分析实现故障诊断。与其它方法相比,IVMD-MCKD方法可较好突显故障特征频率及其倍频,实现滚动轴承早期微弱故障诊断。     

基于粒子群混合算法的风力发电机齿轮箱故障诊断

针对传统方法在风力发电机齿轮箱故障诊断中存在精度不高的问题,引入了一种改进粒子群算法优化神经网络的方法。该算法的惯性权重可进行自适应调整,以平衡全局和局部搜索能力。同时,收缩因子可加快算法的收敛速度,以更快收敛到全局最优。仿真结果表明,该方法能较好地识别故障模式,具有一定的实用性。     

基于VMD和卷积深度信念网络的风电机组行星齿轮箱故障检测

针对传统的故障诊断方法面对风力发电机组行星齿轮箱振动信号时处理范围有限的问题,提出了一种基于VMD和卷积深度信念网络相结合的智能诊断方法,首先利用VMD对原始信号进行分解,基于峭度准则提取出冲击含量较大的本征模态函数,将特征信息明显的分量融合在一起组成多通道的输入,然后利用卷积深度信念网络进行特征提取,最后将特征输入到...     

基于特征选择和XGBoost的风电机组故障诊断

随着风电规模的不断增加,风电机组的运行维护成为研究的热点.针对风电机组的故障诊断问题,文章提出了一种基于特征选择和XGBoost算法的故障诊断方法.该方法采用随机森林的袋外估计进行特征选择,降低了特征选择过程的主观性;以XGBoost算法为基础搭建诊断模型,采用网格搜索和交叉验证对算法进行参数优化.以风电场SCADA实...     

基于改进变分模态分解与流形学习的滚动轴承故障诊断

滚动轴承早期损伤信号特征量缺失且易被环境噪声掩盖,根据分形理论,结合灰狼优化算法(GWO)提出改进变分模态分解方法(Improved Variational Mode Decomposition, IVMD),求解各模态多种非线性特征量,并采用随机近邻嵌入理论(t-distributed Stochastic Neighbor Embedding, t-SNE)进行降维分类,以实现无监督故障诊断。基于轴承损伤实验数据,验证所提方法的可靠性。结果表明：采用IVMD所获模态与多种非线性值构建的特征矩阵更具代表性,可诊断轴承微弱故障;与现有方法相比,所提方法聚类表现更清晰,分类准确率更高,且具有良好的鲁棒性。     

基于AE信号与VMD的滚动轴承故障诊断研究

针对风电机组主轴承在故障初期受轴系振动干扰而难以检测的问题,提出一种基于声发射信号时序均方幅值特征的变分模态分解时频分析方法。首先,采用分帧的预处理方法,对AE信号逐帧提取均方幅值特征,建立时序特征序列;其次,采用VMD时频分析方法对时序特征序列模态分解,计算得到表征故障的特征模态。理论分析和实验结果表明:该方法提取的特征对低速状态下轴承内圈裂纹故障具有明显的辨识度,能有效对低速状态下滚动轴承故障进行判别。     

Generator bearing fault diagnosis for wind turbine via empirical wavelet transform using measured vibration signals

The implementation of condition monitoring and fault diagnosis system (CMFDS) on wind turbine is significant to lower the unscheduled breakdown. Generator is one of the most important components in wind turbine, and generator bearing fault identification always draws lots of attention. However, non-stationary vibration signal of weak fault and compound fault with a large amount of background noise makes this task challenging in many cases. So, effective signal processing method is essential in the accurate diagnosis step of CMFDS. As a novel signal processing method, empirical Wavelet Transform (EWT) is used to extract inherent modulation information by decomposing signal into mono-components under an orthogonal basis, which is seen as a powerful tool for mechanical fault diagnosis. Moreover, in order to avoid the inaccurate identification the internal modes caused by the heavy noise, wavelet spatial neighboring coefficient denoising with data-driven threshold is applied to increase Signal to Noise Ratio (SNR) before EWT. The effectiveness of the proposed technique on weak fault and compound fault diagnosis is first validated by two experimental cases. Finally, the proposed method has been applied to identify fault feature of generator bearing on wind turbine in wind farm successfully.     

某风电场风力发电机组故障诊断

为了准确判断风电机组的运行状态及故障,提出了基于常规分析—振动幅值分析—波形频谱分析的故障诊断流程,阐述了针对风电机组的幅值分析方法和波形频谱分析方法,并通过对某机组异响的根源探究实例,准确地诊断出机组异响来源于齿轮箱太阳轮,可为风电机组故障诊断技术提供依据。     

一种基于主成分分析与支持向量机的风电齿轮箱故障诊断方法

为解决风电齿轮箱状态监测数据样本量较少,特征指标间存在相互干扰且具有非线性难以分类等问题,本文提出了一种基于主成分分析结合支持向量机的风电齿轮箱故障诊断方法。首先,采用主成分分析法(PCA)对原始数据进行降维,做出第1,2主成分二维图及前3个主成分三维图,表明PCA对监测状态数据具有一定的分类效果。其次,提取累计贡献率80%以上的前5个主成分作为数据集。最后,采用支持向量机(SVM)比较4种不同核函数的诊断准确度,并加入噪声验证。分析结果表明：径向基核函数构建的支持向量机总体分类精度达到97%,准确率最高;在含噪的情况下,线性核函数与径向基核函数分类精度达到94%;与MLP神经网络进行对比发现,支持向量机更适应小样本分析且测试精度较高。实例分析表明,主成分分析结合支持向量机有较好的分类效果,适用于风电齿轮箱故障诊断的工程应用。     

基于IABC-ANFIS的燃气轮机气路故障诊断

为了提高燃气轮机故障诊断的效果,提出了一种基于自适应模糊神经网络(Adaptive Network-based Fuzzy Inference System,ANFIS)和改进的人工蜂群算法(Improved artificial bee colony algorithm,IABC)的故障诊断方法:基于自适应模糊神经网络构建燃气轮机故障诊断模型。针对自适应模糊神经网络受聚类参数影响较大的问题,采用手榴弹爆炸原理改进的人工蜂群算法对这些参数进行优化。仿真结果表明,与未优化的ANFIS模型和ABC-ANFIS模型相比,IABC-ANFIS可以更稳定、准确地识别故障,为燃气轮机故障诊断提供实际参考。     

基于优化CEEMDAN-CNN的轴承故障诊断研究

针对滚动轴承振动信号易受环境噪声干扰及浅层学习模型依赖人工经验难以准确提取故障特征的难题,提出了一种优化自适应白噪声平均总体经验模态分解(OCEEMDAN)与卷积神经网络(CNN)联合的故障诊断方法。采用自适应白噪声平均总体经验模态分解(CEEMDAN)算法对原始信号进行分解,分形维数筛选最佳分量,奇异值(SVD)降噪优化,输入CNN实现故障诊断,分别与EMD-CNN、EEMD-CNN及CEEMDAN-CNN方法进行对比。结果表明：该方法在不同工况下均具有较高的识别率,突显了良好的鲁棒性与泛化性。     

基于自适应高频谐波LMD法的风电机组故障诊断

针对实际应用中局部均值分解(LMD)法存在的模态混叠问题,提出了自适应高频谐波LMD法.分析了信号中异常事件对求取包络函数和均值函数的影响,将构造的自适应高频谐波加入到原始信号中,通过改变原始信号的极值点位置来抑制模态混叠现象.对含有典型异常事件的信号进行了自适应高频谐波LMD法和ELMD法仿真实验对比,验证了该算法的有效性和优越性.将该算法应用于风电机组传动系统故障诊断中,结果表明:采用该算法后,原有的模态混叠状况得到明显改善,并成功提取出轴系不平衡故障特征,可为风电机组故障诊断提供参考.     

基于振动和声发射的滚动轴承故障诊断技术

针对舰船燃气轮机动力涡轮转子系统中滚动轴承故障频发的问题,搭建了滚动轴承故障模拟试验台,利用激光加工设备在前支承位置预制了3种滚动轴承故障（外圈、内圈和滚子）,分别结合4种滚动轴承状态,在800~3 000 r/min转速范围内开展了定转速试验并同步采集了振动信号和声发射信号,在此基础上先后利用阶次分析、小波包分解实现了信号预处理。研究结果表明：动力涡轮转子系统临界转速试验值与仿真值相对误差约为3.8%,同时该系统平衡精度等级较高,可支持开展后续故障试验;较低转速（800~1 000 r/min）下加速度信号中滚动轴承故障特征较为明显,可进行故障源定位,更高转速下可借助明显增大的变柔度振动特征进行故障监测;滚动轴承故障对应的声发射信号主要频率范围集中在0~375 kHz。     

基于频谱包络改进的EWT方法的滚动轴承故障诊断研究

经验小波变换方法被证明是一种有效的滚动轴承故障诊断方法,但该方法的分析精度依赖于频谱的合理分割。因此,文章提出了一种基于改进经验小波变换的故障特征提取方法。首先,通过连接若干个信号频谱的局部极大值来获取频谱包络线;然后,设定阈值,消除噪声干扰;最后,根据频谱包络线的局部极小值来自适应地确定频谱分割边界。工程实例分析表明,基于改进经验小波变换的故障特征提取方法,提高了对故障特征频带的分离精度,在滚动轴承故障特征提取方面表现出一定的优越性。     

Condition monitoring of spar‐type floating wind turbine drivetrain using statistical fault diagnosis

Operation and maintenance costs are significant for large‐scale wind turbines and particularly so for offshore. A well‐organized operation and maintenance strategy is vital to ensure the reliability, availability, and cost‐effectiveness of a system. The ability to detect, isolate, estimate, and perform prognoses on component degradation could become essential to reduce unplanned maintenance and downtime. Failures in gearbox components are in focus since they account for a large share of wind turbine downtime. This study considers detection and estimation of wear in the downwind main‐shaft bearing of a 5‐MW spar‐type floating turbine. Using a high‐fidelity gearbox model, we show how the downwind main bearing and nacelle axial accelerations can be used to evaluate the condition of the bearing. The paper shows how relative acceleration can be evaluated using statistical change‐detection methods to perform a reliable estimation of wear of the bearing. It is shown in the paper that the amplitude distribution of the residual accelerations follows a t‐distribution and a change‐detection test is designed for the specific changes we observe when the main bearing becomes worn. The generalized likelihood ratio test is extended to fit the particular distribution encountered in this problem, and closed‐form expressions are derived for shape and scale parameter estimation, which are indicators for wear and extent of wear in the bearing. The results in this paper show how the proposed approach can detect and estimate wear in the bearing according to desired probabilities of detection and false alarm.     

基于动态加权差分主成分分析的工业锅炉故障诊断

针对工业锅炉的动态特性与多模态特性带来的故障检测问题,提出一种动态加权差分主成分分析法(DWDPCA)。首先,建立合理的时间窗描述系统的时序特性;然后,对时间窗中的样本寻找其空间上的第一近邻和第一近邻的近邻集,使用加权差分方法将数据转化为单模态结构;最后,利用处理后的数据建立PCA模型进行故障检测。通过在某实际工业锅炉中的应用表明,DWDPCA方法可解决动态时序问题和多模态数据中心漂移问题,显著提高故障检测的精度。     

基于阶比跟踪与VMD的瞬变工况发动机故障特征提取

针对发动机加速过程振动信号的非平稳性和存在强背景噪声的特点,提出阶比跟踪与变分模态分解(VMD)相结合的方法。对于柴油机曲轴轴承故障和汽油机连杆轴承模拟试验振动信号,利用阶比跟踪技术将时域上的非平稳信号转化为角域上的伪平稳信号,利用VMD对重采样信号进行分解,选择包含故障信息的模态分量,计算其阶比、转速、功率谱所构成的三维阶比谱阵,提取故障特征。仿真分析和故障模拟试验验证了该方法的有效性。     

风力发电机组叶片故障诊断

风机叶片的裂纹和断裂是导致风机机组事故的重要因素之一,尽早诊断出风机叶片的故障部位与故障程度,对安全生产具有意义重大.本文将叶片振动信号作为研究对象,利用小波分解方法对其进行信号分解,并与时域和频域方法处理结果进行对比分析,得出诊断结论.仿真结果表明：小波分解方法可以更有效的获取故障特征信号,具有较高的故障诊断率.     

机车柴油机主轴瓦异常磨损故障诊断研究

介绍了机车柴油机主轴瓦异常磨损状态的振动诊断方法,提出了监测与诊断柴油机主轴瓦异常磨损状态的两个特征参数(gmax、Ehigh/Etotal)。现场实测结果表明,利用柴油机表面振动信号来诊断柴油机主轴瓦异常磨损故障是可行的。     

燃气轮机多元模糊神经网络诊断模型的研究

对基于热力参数的燃气轮机8种典型常用故障，提出了一种亲的适用于燃气轮机故障诊断的多元模糊神经网络模型。用具有代表性的故障样本训练该网络，就可以对不同大气温度，不同负荷下的常见故障进行诊断。