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针对风电机组齿轮箱在故障信号处理、特征提取和故障诊断存在的问题,提出一种基于优化的变分模态分解(VMD)融合信息熵和萤火虫优化的概率神经网络(FAPNN)的风电机组齿轮箱故障诊断方法。首先利用皮尔逊相关系数法来确定VMD的分解数量和惩罚因子,并利用VMD分解齿轮箱振动信号获取多个固有模态分量,在此基础上融合时域、频域及时频域等信号故障特征熵,最后用FAPNN网络进行故障识别分类,仿真结果验证了所提出算法在风电机组齿轮箱早期故障诊断研究中的有效性和可行性。 相似文献
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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。 相似文献
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风电机组齿轮箱作为传动系统重要组成部分,其运行状态关乎整个风电机组的健康运行。由于齿轮箱振动信号具有非线性、非平稳等特性,传统时频分析方法分解故障信号和提取故障特征的能力有限。因此,文章提出将深度学习应用于齿轮箱故障诊断中,通过构建一维卷积神经网络模型对齿轮箱不同状态下的特征向量进行高效提取、重构。同时,将模糊理论应用于分类器,构建一个模糊多分类器(FMC)对故障进行识别,提出了以平均隶属度作为故障等级判断标准。实验结果表明,文章所提方法在确保齿轮箱故障诊断高准确率的同时,提升了故障分类的精度。 相似文献
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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。 相似文献
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基于小波包的EITD风力发电机组齿轮箱故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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风电机组一般采用滚动轴承支撑结构,滚动轴承不同故障模式对应的振动冲击间隔频率存在差异。为了准确地从振动信号中提取滚动轴承故障征兆,在分析风电机组滚动轴承故障机理、信号特征的基础上,提出了基于小波变换的风电机组滚动轴承故障KPI计算方法,首先对风电机组的振动信号进行小波变换及阈值去噪,并计算振动信号的小波能量谱分布图,然后以小波能量谱分布图的统计参数作为滚动轴承故障诊断的KPI,采用椭圆型判决函数法实现滚动轴承的故障诊断,现场实测信号的诊断结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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风电机组一般采用滚动轴承支撑结构,滚动轴承不同故障模式对应的振动冲击间隔频率存在差异。为了准确地从振动信号中提取滚动轴承故障征兆,在分析风电机组滚动轴承故障机理、信号特征的基础上,提出了基于小波变换的风电机组滚动轴承故障KPI计算方法,首先对风电机组的振动信号进行小波变换及阈值去噪,并计算振动信号的小波能量谱分布图,然后以小波能量谱分布图的统计参数作为滚动轴承故障诊断的KPI,采用椭圆型判决函数法实现滚动轴承的故障诊断,现场实测信号的诊断结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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针对风电机组轴承故障诊断中经典一维卷积神经网络和二维卷积神经网络准确率低的问题,将一维原始振动信号和二维时频图相融合,构建基于CBAM-InceptionV2-双流CNN的滚动轴承故障诊断方法。首先,通过快速傅里叶变换和小波变换,将原始振动信号转化为一维数据和二维时频图;其次,构建基于CBAMInceptionV2-双流CNN模型;最后,将提取到的双层特征信息进行融合,并输入到Softmax完成故障分类。实验结果表明,所提模型能够显著地提升轴承故障诊断的准确性。 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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由于风电机组受到变速变载的影响,对风电机组振动信号直接进行频谱或包络分析会受到频率和幅值调制的影响而无法进行有效的故障诊断。因此,需要提取振动信号的瞬时转速对振动信号进行阶次跟踪以进行阶次分析。为降低安置转速传感器的安装成本以及数据传输成本,文章提出了一种基于迭代频域能量算子(IFDEO)的风电机组无键相瞬时转速信息提取方法,弥补了常规时频分析提取时频脊线方法无法对感兴趣的振动成分进行有效的阶次跟踪的不足。通过风电场实际采集的振动数据验证了该方法的有效性,并且与窄带解调以及多阶次概率加权法(MOPA)进行了对比,验证了所提出方法的有效性。 相似文献