小波神经理论在风力机齿轮箱故障诊断系统中的应用

风力机齿轮箱振动信号是一种时频特性复杂的非平稳信号,常规的时域和频域分析方法难以有效的分析齿轮箱故障及提取故障特征。提出一种基于小波分析和神经网络的风力机齿轮箱故障诊断方法,该方法采用小波时频分析技术对风力发电机故障振动信号进行消噪滤波,通过小波包分解系数求取频带能量,根据各个频带能量的变化提取故障特征,为实现智能诊断提供故障特征值。应用BP神经网络进行故障识别,并采用LabVIEW和matlab软件予以实现。结果表明,该方法能有效提高风力发电机组齿轮箱故障诊断的准确性。     

基于改进小波包的风电机组齿轮箱复合故障特征提取研究

针对小波包分解振动信号时会产生频谱混叠从而导致齿轮箱复合故障特征能量谱提取困难的问题,提出基于旁路滤波改进小波包的方法对双馈风电机组齿轮箱复合故障振动信号进行研究,并以风电场的大量齿轮箱振动信号为基础,运用传统小波包及旁路滤波改进小波包分别对齿轮箱振动信号提取特征能量谱。实验结果表明：运用旁路滤波改进小波包对双馈风电机组齿轮箱复合故障振动信号进行分析,可有效避免传统小波包分析振动信号的频谱混叠现象,准确提取每种故障状态的特征能量谱。     

基于小波包的EITD风力发电机组齿轮箱故障诊断

基于三次样条插值和固有时间尺度分解中的线性变换,提出了集成固有时间尺度分解(EITD)方法,将该方法与小波包变换相结合,实现了风电机组齿轮箱故障的精确诊断.首先使用三次样条插值拟合基线控制点,将振动信号分解为一系列固有旋转分量;然后选择相关系数最大的PR分量进行小波包分解,计算分解后小波包系数的能量分布,选择能量比重较大的小波包系数重构PR分量;最后计算重构PR分量的关联维数,实现振动信号的故障诊断.利用所提出的方法对风电机组齿轮箱振动信号进行了分析,结果表明:与经验模态分解(EMD)方法处理后直接计算关联维数和经小波包的EMD方法处理后计算关联维数相比,采用小波包的EITD方法处理后计算关联维数更具有区分性,可有效识别齿轮的工作状态和故障类型.     

基于小波包的泵站机组振动信号特征分析

提出了一种应用小波包分析对泵站机组振动信号进行特征分析的方法。与小波分析相比,小波包分析能对信号的高频频带进一步分解,提高了频率分辨率。利用小波包对泵站机组振动信号进行了信号压缩与消噪以及奇异性分析,为诊断机组振动故障提供了决策依据。对泵站机组主轴摆度和轴承振动实测信号进行了分析,结果表明小波包分析可有效提取原始信号的特征。     

柴油机气缸盖振动信号特征提取方法的研究

研究了基于短时AR分析、小波多分辨率分析和小波包分析的故障特征提取和识别方法,分析了柴油机气缸盖振动信号特征提取方法。得出了两条重要结论:基于短时AR分析的柴油机气缸盖振动信号整循环特征提取方法特别适合于短序列数据的分析;利用小波多分辨率分析和小波包分析以及Kllback-Leibler信息量最小,对柴油机表面振动信号进行分解与分析,确定各故障状态的特征频带,进而可用频带的时间序列的时序模型作为特征矢量,实现对柴油机运行状态故障的诊断。     

基于小波能量熵和粗糙集的振动故障诊断研究

通过对不同振动故障信号进行小波包分解,得到若干个小波分解系数,进而从中获得各小波系数能量,并以此为特征进行基于粗糙集理论的特征约简分析,根据约简后生成的诊断规则对故障样本进行诊断,在确定故障的基础上,通过小波能量谱熵来衡量故障严重程度.实验结果显示通过基于粗糙集理论的RSES软件实现故障诊断准确率较高,同时能量谱熵参数可以在一定程度上衡量故障程度.     

小波包能量谱在发动机故障检测中的应用

小波包是继小波分析之后的又一种新型多尺度分析方法,它具有对非平稳信号进行局部化分析的功能,是在多分辨率基础上构成的一种更精细的正交分解方法,可以解决小波分析在高频部分分辨率差的缺点.本文以小波包分析为基础,对发动机振动信号进行实例分析,通过对采样信号的分解和重构,取其特征向量作为能量谱,比较正常信号和故障信号的能量谱和功率谱,能够判断出发动机的故障状态,验证了小波包能量谱对发动机故障检测的可行性.     

柴油机故障诊断与分析

通过采集16V240ZJ型柴油机振动信号并利用小波包分解对振动信号进行消噪处理,利用频带分解技术提取振动信号的特征值向量,应用神经网络实现柴油机自适应的故障诊断。     

基于Zigbee无线技术和粒子滤波的风电机组无线监测系统故障定位研究

为满足风电机组处理故障数据准确性和实时性的要求。文章通过采集无线风电机组振动信号,对其进行数学建模,利用小波分析提取振动信号的随机噪声和状态信号叠加,并以此为观测方程。利用小波包分解求取降噪前和降噪后的信号,根据各个频带能量变化提取故障信号,并采用SVM方法进行故障模式识别,从而实现对风电机组的故障定位。实验验证了该算法能有效提高风电机组故障定位的精确性和可靠性。     

旋转机械振动信号的小波包分解及故障检测

研究了旋转机械振动信号的特点，指出传统的波形分析和频谱分析存在的问题。提出了从小波饭包分解序列图和小波包能量分布图两个方面对振动信号分析的方法，赋予小波变换和小波包分解的结果以明确的物理意义，实验表明了该方法的可行性及对故障检测的有效性。     

基于小波包能量特征向量神经网络的旋转机械故障诊断

为精确诊断旋转机械的故障,提出一种基于小波包特征向量的神经网络故障诊断方法。用转子台信号模拟旋转机械故障,并对采集到的信号进行3层小波包分解,构造小波包特征向量,并以此为故障样本对3层BP网络进行训练,实现智能化故障诊断。实验结果表明训练好的神经网络能够很好地诊断出转子台故障类型,为旋转机械的故障诊断提供了新方向。     

小波包能量熵和改进的LSSVM在风力机轴承故障诊断中的应用

针对极端复杂工况下风力机轴承运行状态监测中的故障诊断问题,提出一种基于小波包能量熵故障特征提取并结合鲸鱼算法(WOA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)进行故障分类识别的风力机轴承故障诊断方法。通过小波包分解提取各频带成分的能量熵值构建故障特征集,同时针对LSSVM参数的选取依赖人工选择的盲目性问题,采用鲸鱼优化算法寻找LSSVM中最优的2个关键参数正则化参数和核函数参数,以此提高故障诊断模型的分类精度。通过不同工况下的试验数据集测试,实现了对不同故障状态特征参数的准确分类。结果表明,所提方法诊断结果优于遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)分别优化的LSSVM.远优于传统的LSSVM算法。     

Research on online safety precaution technology of a high-medium pressure gas regulator

In view of some of the characteristics of a high-medium pressure gas regulator,such as small fault samples,many fault types and complex fault features etc,in order to improve the accuracy of fault precaution in this paper,a fault diagnosis method based on the combination of the improved wavelet packet and pressure harmonic distortion rate is proposed.On the basis of the harmonic distortion rate of the outlet pressure and the energy value of each frequency band obtained by improved wavelet packet decomposition,the rules for fault data were summarized.Finally,a safety precaution model of the high-medium pressure gas regulator is established.     

基于小波包神经网络的整流电路晶闸管故障识别

在电力能效监控管理系统中,提出了基于小波包的特征提取和BP(back propagation)神经网络相结合的方法,对三相整流电路中故障晶闸管位置进行诊断和识别.根据整流电路原理,对22种故障情况分别进行编码.建立三相整流电路故障模型,采用小波包分解的方法,对直流端输出电压的采样数据进行特征提取,构建特征向量,作为BP神经网络的训练样本,将对应故障的编码作为网络输出,用简化的训练好的神经网络即可以实现整流电路的故障位置识别.仿真结果证明,采用小波包特征提取,作为神经网络训练样本,既可以简化神经网络训练结构,又可以准确实现故障定位识别.研究具有很大的工程实践意义.     

基于小波包特征向量弹性BP算法的故障诊断

为精确诊断转子故障,采用了基于小波包能量特征向量的弹性BP神经网络和最速下降BP算法神经网络的故障诊断方法,对采集到的信号进行3层小波包分解,构造小波包特征向量,对样本进行3层BP网络训练,实现智能化故障诊断。结果表明采用改进的BP算法优于最速下降BP算法,训练的网络可以很好地诊断转子故障。     

基于小波包能量熵的变压器振动信号特征研究

利用小波包分解原理将变压器振动信号分解到不同的频段中,然后计算各频段的能量熵值,最后根据该能量熵值来对变压器绕组进行故障诊断。试验结果表明,该方法能够突显变压器绕组的故障特征信息,为变压器绕组的早期故障的诊断奠定了坚实的基础。     

小波包能量谱在内燃机噪声信号故障诊断中的应用

基于噪声信号的故障诊断方法具有易于实现离机、无损检测的优越性,将噪声信号故障诊断方法引入内燃机气门间隙故障诊断中。阐述了小波包能量谱提取的基本原理和方法,通过对内燃机在不同转速不同状态下运行时的噪声信号小波包能量谱的提取研究,确定了噪声信号能量波动范围。并在对比分析中发现,利用内燃机噪声信号在特征频带内的能量波动特征研究方法,可以有效识别气门间隙故障。