基于鲸鱼算法优化极限学习机的微电网故障诊断

提出一种基于鲸鱼算法优化极限学习机的微电网故障诊断方法.首先利用小波包分解对三相故障电压进行分析,计算小波包能量熵组成特征向量作为数据样本;然后通过鲸鱼算法优化极限学习机建立诊断模型对故障类型进行识别和诊断.最后利用鲸鱼算法优化极限学习机的输入权值和隐层神经元阈值,解决了输入权值和隐层神经元阈值随机初始化易影响网络性能...     

基于变分模态分解与优化支持向量机的滚动轴承故障诊断

基于经验模态分解(EMD)算法的递归特性提出优化变分模态分解(VMD)算法,结合能量熵方法构建多模态特征矩阵,通过鲸鱼算法优化的支持向量机技术(OSVM)实现轴承的故障诊断,并验证所提算法的有效性.结果 表明:基于VMD算法和能量熵构建的多模态特征矩阵对故障的区分度优于EMD算法和能量熵方法;与现有方法相比,所提VMD-OSVM算法在变负载和噪声环境下的诊断准确率分别高出13.8％与30％,体现了该算法良好的鲁棒性和泛化性能;在相同计算资源下,所提VMD-OSVM算法的运行时间更短,效率更高.     

基于NLMS-WP及BP的风机轴承故障诊断方法

为解决风机轴承故障诊断问题,全面提取轴承运行状态的特征信息,提出了基于NLMS与WP相融合的特征提取及神经网络相适配的故障诊断方法。首先采用自适应滤波器对故障信号进行滤波去噪,再利用小波包对信号进行分解重构并提取其能量特征,将小波包各个频段的能量比系数作为风机轴承的故障特征,并通过改进的神经网络模型分类识别轴承的故障信号,实现不同类型的轴承故障诊断。试验结果表明,该方法弥补了传统故障诊断方法的不足,提高了故障类型识别率和故障诊断准确率,诊断效果良好。     

基于小波包与SVM的风电变流器故障诊断

针对风力发电系统中背靠背式PWM变流器故障诊断问题,以整流状态为例,提出一种基于小波包分析与SVM(支持向量机)分类算法相结合的故障诊断新方法。该方法选取直流侧输出电压信号为研究对象,分析不同开路故障状态下该信号的调制情况,利用小波包分析法提取故障特征样本,最后建立SVM的故障分类器,实现变流器的故障诊断。仿真结果表明该方法可有效实现风力发电系统中变流器的故障诊断。     

基于优化变分模态分解及分形理论的风力机轴承故障诊断研究

为实现强非线性特征风力机轴承振动信号的故障诊断,基于能量残差及粒子群优化算法提出优化变分模态分解方法(OVMD),通过峭度与相关系数对分解所获各模态进行筛选以剔除无效分量后重塑振动信号。引入分形理论,分别计算滤除无关模态前后轴承不同工作状态随负载变化时分形盒维数。结果表明:经OVMD分解后未滤除无关模态的信号在区分轴承不同工况时,各电机负载下盒维数出现混叠现象,干扰对轴承故障状态的判别与分类;而采用OVMD分解滤除无关模态后重组的信号,其分形盒维数在各种负载下均可实现对轴承工作状态的识别。     

粒子群优化神经网络在高压断路器机械故障诊断中的应用

提出了一种以振动信号小波包特征熵为特征向量的高压断路器机械故障诊断的智能算法,该算法利用小波包分解原理将高压断路器振动信号分解到不同的频段中,计算各频段的能量熵值,并将其作为神经网络的输入向量,同时利用粒子群算法对神经网络进行优化,以提高故障诊断的精度。试验结果表明：该方法不仅能够取得良好的分类效果,而且诊断速度与精度均高于传统神经网络算法,适用于高压断路器机械故障诊断     

基于变分模态分解云模型和优化LSSVM的汽轮机振动故障诊断

针对汽轮机运行过程中的非平稳性和多分量性振动故障信号,提出一种基于变分模态分解相对熵云模型和优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的汽轮机振动故障诊断方法。首先,利用变分模态分解按照预设尺度将故障信号分解为K个模态分量,根据各模态分量与原始信号的相对熵大小去除伪分量,提取最佳分量并将其输入云模型,采用逆向云发生器提取特征向量。然后使用改进果蝇优化算法动态调整搜索步长搜寻影响LSSVM识别精度的超参数最佳组合,最后将特征向量输入参数优化后的LSSVM进行故障识别,并与采用经验模态分解相对熵云模型和集合经验模态分解相对熵云模型的LSSVM识别结果进行了对比。结果表明:所提方法优于传统的信号分解方法,对汽轮机振动故障类别具有很高的识别准确率。     

基于全信息小波包和支持向量机的旋转机械故障诊断

针对传统旋转机械单通道故障诊断的信息不完整以及缺少故障样本等问题,提出了基于全信息小波包和支持向量机的旋转机械故障诊断方法.运用小波包频道能量分解技术提取了全信息能量特征向量,以此作为支持向量机多故障分类器的故障样本,经训练的分类器作为故障智能分类器可对设备工作状态进行自动识别和诊断.实验研究表明:基于全信息小波包和支持向量机的故障诊断方法能准确、有效地对旋转机械的工作状态和故障类型进行分类,显著提高了故障诊断的准确率.     

基于多重分形去趋势波动分析的风力机轴承故障诊断

风力机传动轴轴承振动信号具有典型的非平稳和非线性特征,传统状态监测及故障诊断方法难以同时满足故障程度识别及部位诊断的需求。为此,针对定速轴承故障数据及变速的风力机轴承故障数据,采用多重分形去趋势波动分析方法,分析轴承在正常和不同故障状态下振动信号的多重分形特征,采用3种多重分形谱参数以表征振动信号的分形特征,结果表明:多重分形去趋势波动分析方法对于定速轴承和变速轴承均能进行有效的故障状态识别;轴承振动信号具有典型的多重分形特性,且较之正常状态,故障状态下多重分形特性更为明显,多重分形谱函数峰值对应的奇异指数更小,且当轴承处于内环故障时最小时,说明该参数可有效判断轴承运行状态及故障位置。因此,通过多重分形去趋势波动方法可获取故障特征参数,为风力机轴承故障诊断提供理论基础和实现途径。     

一种改进的MRVM方法及其在风电机组轴承诊断中的应用

针对风力机电组轴承故障难以诊断的问题,提出一种基于改进多分类相关向量机(MRVM)的风力机电组主轴轴承概率性智能故障诊断方法。首先,为了减少人为设定核参数的主观性以提高其分类性能,提出MRVM最优核参数自适应选取方法;然后,通过仿真实验结果验证所提方法的有效性及优越性;最后,以风电机组主轴滚动轴承故障诊断为实例,提取小波包能量为故障特征输入到改进后的MRVM中进行故障识别。实验结果表明,该方法可提高故障诊断准确率及效率,同时可输出故障诊断结果的概率信息,为实际检修人员提供更多参考信息。此外,通过与其他方法的对比实验进一步表明该方法在智能故障诊断方面的优越性。     

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

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。     

基于优化的VMD融合信息熵和FA_PNN的风电机组齿轮箱故障诊断

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。     

汽轮机振动信号的最优小波包基消噪与检测

在利用小波包进行汽轮机振动信号的消噪和检测时,最优小波包基和消噪阈值的选取是必须解决的两个关键问题。通过对基于shannon熵的最优小波包基的快速搜索算法的探讨,提出了基于最优小波包基的汽轮机振动故障信号的消噪与检测方法;对于消噪阈值的选取,提出一种以小波包能量为基础,以原始信号与降噪后信号之间的均方误差(MSE)极小化为目标的基于小波包的降噪算法,并与传统的Donoho的硬阈值降噪算法作了比较。结果表明:在故障检测前先采用最优小波包基方法对故障信号进行消噪,有利于提高汽轮机振动检测的准确性。图5参9     

风电机组滚动轴承复合故障诊断研究

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维能量谱相结合的风电机组滚动轴承复合故障诊断方法;首先利用MOMEDA算法对原始滚动轴承振动信号进行解卷积预处理;然后对解卷积信号进行1.5维能量谱分析;最后通过分析谱图中幅值突出的频率成分来判断故障类型。仿真信号和应用实例分析结果表明,该方法能够有效提取出在强背景噪声下的复合故障特征,实现风电机组轴承复合故障的准确诊断。     

基于AVMD和WDK的风电齿轮箱轴承复合故障诊断方法研究

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。     

基于批标准化的堆叠自编码网络风电机组变桨系统故障诊断

为了提高风电机组变桨系统故障诊断的准确性,提出一种基于批标准化的堆叠自编码(SAE)网络故障诊断模型.针对SAE网络在特征学习过程出现的梯度硬饱和问题,选用PReLU激活函数,在SAE网络中加入批标准化(BN)层进行优化,通过输出层的Softmax函数,得到变桨系统各部件故障发生概率.以均方误差最小化为目标,采用Ada...     

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。     

基于连续平均谱负熵改进经验小波变换的风力机齿轮箱故障诊断

针对经验小波变换（Empirical Wavelet Transform,EWT）对强噪声环境下风力机齿轮箱轴承轻微故障特征提取不足的问题,利用滑移窗口提取子带的连续平均谱负熵（Continuous Average Spectral Negentropy,CASN）对EWT算法进行改进。通过CASN-EWT方法分解风力机齿轮箱轴承故障信号,采用峭度准则对所得分量进行筛选并重构,再开展包络分析,准确提取出故障特征。结果表明：CASN-EWT方法在保留EWT算法自适应性和有效避免模态混叠效应与端点效应优点的同时,能够极大提高EWT分解算法对噪声影响的鲁棒性,有利于准确提取故障特征频率,实现故障精确识别。