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特征提取是故障诊断问题的关键,风电机组齿轮箱负载多变,振动数据量大、信息密度低,导致多模态融合诊断方法的特征学习性能和计算成本难以兼顾。为此,提出了基于多模态时频图融合的风电机组齿轮箱故障诊断方法。首先,使用小波包分解算法对齿轮箱振动数据集进行故障特征分析;然后,将所得分解子信号和原始信号分别转化为二维时频图像,形成体现小波域和时频域的互补故障特征;最后,利用卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)分别学习图像纹理的深层特征并进行特征融合,训练基于CNN-ViT(vision transformer)的多模态故障诊断模型。以凯斯西储大学齿轮箱轴承数据进行验证,所提模型在变负载和未知故障下,相比其他单模态和多模态方法具有较高的准确率,时频图融合方法能够以较低计算成本实现小波域和时频域双模态的故障特征学习。 相似文献
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基于粒子群优化BP神经网络的风电机组齿轮箱故障诊断方法 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种基于粒子群优化BP神经网络风电机组齿轮箱故障诊断方法。粒子群算法不需要计算梯度,可以兼顾全局寻优和局部寻优。利用粒子群算法对BP网络权值和偏置进行优化,减少了BP神经网络算法陷入局部最优解的风险,提高了神经网络的训练效率,加快了网络的收敛速度。考虑风电齿轮箱振动信号的不确定性、非平稳性和复杂性,提取功率谱熵、小波熵、峭度、偏度、关联维数和盒维数作为故障特征。经测试,算法诊断结果正确,表明了PSO优化BP神经网络用于风电机组齿轮箱故障诊断的有效性和实用性。 相似文献
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为了提高旋转机械滚动轴承故障诊断的准确率,提出一种基于变分模态分解(VMD)和缩放变异粒子群算法(SVPSO)优化BP神经网络的旋转机械滚动轴承故障诊断方法。通过在标准粒子群算法中加入缩放因子以及粒子变异操作提升其局部与全局寻优性能,得到一个改进的粒子群算法——缩放变异粒子群算法(SVPSO),再利用该算法优化BP网络的权值与阈值,提高BP神经网络的故障诊断精度;进一步,为了减少输入特征向量对BP神经网络分类性能的影响,采用VMD分解轴承振动信号,并计算其IMF分量时频熵的方法构建信号特征向量。通过与其他采用相同基准轴承数据集的诊断方法作对比,所提方法的故障诊断精度和算法稳定性均得到有效提升。 相似文献
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针对风电机组齿轮箱传统故障诊断方法以全局误诊断率最小化为目标,忽略了误分类型之间的差别的问题,提出基于代价敏感最小二乘支持向量机(Cost-sensitive Least Squares Support Vector Machine,CLSSVM)的风电机组齿轮箱故障诊断方法。该方法在最小二乘支持向量机原始最优化问题中二次损失函数中嵌入不同样本的误分类代价,建立以误分类代价最小化为目标的CLSSVM故障诊断模型,并同最小二乘支持向量机和代价敏感支持向量机比较。实验结果表明,该方法能提高误分类代价高的故障类样本的诊断正确率,具有代价敏感性,其训练速度也足以满足风电机组齿轮箱故障诊断实时性的需求。 相似文献
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针对风电机组运行工况复杂,实际采集的振动信号存在分布差异,导致故障诊断模型的分类效果偏低问题,提出一种具有多核领域适应(MKDA)的多尺度卷积神经网络(MSCNN)风电机组轴承故障诊断研究方法(MKDA-MSCNN)。该方法通过迁移理论将已知风电机组知识迁移至目标风电机组实现故障诊断。首先,利用源域数据预训练MSCNN网络,再利用多核领域适应减小源域和目标域分布差异,最终获得目标风电机组故障诊断模型。试验结果表明,该文提出的MKDA-MSCNN方法在实际风电机组轴承故障诊断中分类精度高达96.17%,对比结果表明该文所提方法的故障分类准确度优于其他深度学习和深度迁移学习方法,对迁移学习理论在实际工程风电机组轴承故障诊断中的研究具有一定价值。 相似文献
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针对双馈风电机组轴承时域、频域和时频域3种复合故障混合域特征集中的信息冗余或不相关性信息的干扰,导致故障诊断技术存在诊断时间长,诊断精度差的问题,提出一种基于遗传算法(GA)和Elman神经网络(ENN)相结合进行特征选择和参数优化实现故障诊断的新方法。为减小冗余度和不相关信息,采用GA进行特征选择,选出最优特征子集,根据识别误差最小和特征子集数目最少,构造ENN的适应度函数;为更精确识别轴承故障,采用GA优化ENN的权值和阈值参数,再进行故障识别,实例结果表明该方法对故障诊断的有效性和准确性。 相似文献
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针对风力发电机行星齿轮箱的健康维护和状态检测难以诊断的问题,该文提出一种初始网与膨胀卷积相融合的初始膨胀卷积神经网络(IDCNN)的故障诊断研究方法。该方法首先构建初始膨胀卷积层以扩大感受野来使学习到的故障特征更加丰富。随后为了方便信号输入且确保信息丰富,将采用将一维原始信号序列转化为二维矩阵的预处理方法。最终将生成的二维信号输入到IDCNN中进行模型训练,并用测试数据对模型进行评估。实验结果表明,提出的IDCNN方法在风力发电机行星齿轮箱的故障诊断中精度高,在对比结果中该文提出方法的诊断精度要高于传统的深度学习方法。 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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针对不平衡数据集下风电机组齿轮箱故障诊断准确率低以及故障特征不明显的问题,提出峭度指标与遗传算法优化Wasserstein距离生成对抗网络(WGAN)的故障诊断方法。首先将峭度指标作为语义标签映射到卷积层规格化故障特征,其次在反卷积网络中对宏基因组二进制编码并权重初始化,然后对不平衡样本集进行多点交叉和高斯近似变异,重点搜索局部故障点,最后将峭度作为有标签的负例输入判别器网络,重构反卷积和VGG神经网络提高权重剪裁,使WGAN网络成为半监督学习模型,正向判断更新权重并输出诊断结果。实验表明:该方法在不平衡数据集下诊断准确率达到98.69%,拥有更高的泛化能力和特征提取能力,实现了故障特征的增强。 相似文献
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针对在强风电机组背景噪声下进行滚动轴承复合故障诊断时,由于故障之间的相互联系、交叉影响使得多种故障特征混叠在一起,易造成漏诊、误判等问题,提出一种基于多点最优调整的最小熵解卷积(multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,MOMEDA)与1.5维能... 相似文献