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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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针对水电机组振动信号非平稳、非线性及强噪声的特点,提出了一种IMF多尺度波动散布熵(MFDE)结合门控循环单元(GRU)的故障诊断方法。首先,采用跳蛛优化算法(JSOA)寻找变分模态分解(VMD)最优参数,达到振动信号最佳分解降噪效果;其次,对分解得到的本征模态函数(IMF)进行重构,计算有效IMF的多尺度波动散布熵(MFDE)作为故障特征向量;最后,将特征向量输入GRU构建水电机组故障识别器。所提方法对实际水电站机组故障样本数据的故障识别率达97.83%,验证了该方法的有效性。 相似文献
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针对水电机组故障具有渐变性等特征,提出了一种基于总体平均经验模态分解(EEMD)和优化支持向量机(SVM)相结合的水电机组故障智能诊断方法。利用EEMD能对机组振动信号进行自适应分解成若干本征模式分量(IMF),并能有效抑制经典经验模式分解(EMD)的端点效应以及模式混叠现象。从IMF分量中提取出来的能量特征作为输入建立优化SVM,以此来判断机组的故障状态。通过实例分析表明:建立的混合智能诊断方法的分类正确率高,能有效诊断机组存在的故障。 相似文献
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针对齿轮箱故障信号的非线性和非平稳性特征,提出基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)、关联维数和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的故障诊断方法。将美国国家可再生能源实验室(National Renewable Energy Laboratory,NREL)"Gearbox Reliability Collaborative(GRC)"项目进行测试获得振动信号数据,通过EEMD进行分解得到本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,采用G-P算法求取各组本征模态函数分量的关联维数,将各组关联维数输入SVM中进行故障识别及分类。结果表明:振动信号的关联维数与嵌入维数呈正相关,且正常信号和故障信号的关联维数区分度不明显,通过SVM能对其进行精确识别和分类。该方法能有效提取系统故障非线性特征,比传统的基于统计参数的故障诊断方法具有更高的诊断精度,准确率高达100%。 相似文献
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基于LMD和SVM的柴油机气门故障诊断 总被引:2,自引:0,他引:2
针对柴油机气门故障诊断问题,在WP7柴油机上模拟了气门故障,提出了基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和支持向量机(support vector machine,SVM)相结合的气门故障诊断方法.该方法首先用改进LMD方法将缸盖振动信号分解成若干个瞬时频率具有物理意义的PF(product function)分量之和,然后从缸盖振动信号和分解得到的PF分量中提取故障特征向量,以此作为SVM分类器的输入进行故障诊断.此外提出了改进粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)用于SVM参数的优化.诊断结果显示,16组测试样本的测试结果均与实际状况相一致,诊断正确率为100%,该方法能快速准确地识别内燃机气门故障. 相似文献
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针对齿轮箱故障信号的非线性和非平稳性特征,提出基于经验小波变换(Empirical Wave-letTransform,EWT)、关联维数(Correlation Dimension,CD)和支持向量机(Support Vector Ma-chine,SVM)的故障诊断方法.首先通过EWT对风力机齿轮箱信号进行分解,得到若干本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,再采用G-P算法求取各组IMF分量的关联维数,并将各组关联维数特征集输入SVM中完成故障识别及分类.结果表明:振动信号关联维数与嵌入维数呈正相关,且正常信号与故障信号的关联维数区分度不明显,通过SVM能对其进行精确识别和分类;该方法能有效提取系统故障非线性特征,故障识别准确率高达100%. 相似文献
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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。 相似文献
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针对滚动轴承运行环境复杂,传统故障诊断方法难以从强非线性信号中提取有效故障特征,且无法充分利用信号自身特征的问题,提出CNN-LSTM-SVM故障诊断方法。以滚动轴承加速度寿命实验数据为研究对象,基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)与长短期记忆网络(Long Short Term Memory, LSTM)技术提取信号特征并结合支持向量机(Support Vector Machine, SVM)完成故障分类。结果显示:该方法具有良好外推性能,在变演变阶段下的平均准确率达到95.92%,与现有方法相比,至少高出11.34%,且在噪声环境下的诊断准确率均高于现有方法,稳定性更佳,体现良好的鲁棒性与泛化性。 相似文献
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针对内燃机增压器滚动轴承振动信号易受噪声影响、故障特征微弱的问题,提出了一种基于倒谱(cepstrum)–对称点图谱(symmetrized dot pattern, SDP)–卷积神经网络(convolution neural network, CNN)的智能故障诊断方法。通过倒谱对原始信号进行故障特征提取,获取能够反映滚动轴承故障类型的特征向量。然后应用对称点图谱方法将一维倒谱数据映射到极坐标空间,并进行灰度化处理得到SDP特征灰度图,将特征图导入到卷积神经网络进行特征挖掘和故障识别。最后通过滚动轴承外滚道、内滚道和滚动体出现损伤的故障试验,构建了9类故障状态原始信号,验证了基于倒谱–SDP–CNN的智能故障诊断方法。结果表明:倒谱–SDP–CNN方法具有运算简便、快捷、受噪声影响较小等优点,对试验测试集的故障识别准确率达到97.5%,可以较为准确地诊断增压器滚动轴承的故障状态和严重程度。 相似文献
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针对旋转设备局部碰摩故障振动信号的特征,提出了一种基于经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)与小波分析相结合的故障特征提取的改进方法,先利用小波分析方法将振动信号分解为低、中、高3个频段,然后对各个频段的信号进行EMD分解,实现碰摩、背景和噪声信号分离,从而提取旋转设备局部碰摩振动信号的故障特征.在某热电厂2号汽轮发电备用机组的碰摩故障诊断的应用中,仿真信号和试验数据的分析结果表明,该方法正确、有效,可应用于工程实践. 相似文献
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杨兴林储维李儒凡倪杰 《内燃机》2016,(1):46-50
针对柴油机振动信号非线性、非平稳的特点,提出一种基于互补集合经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)样本熵和支持向量机(Support Vector Machines,SVM)的柴油机故障诊断方法。该方法首先采用CEEMD对柴油机振动信号进行自适应分解,然后计算包含有主要故障信息的固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMFs)分量的样本熵,并结合主元分析对其进行降维处理;最后将提取出的主元特征向量输入SVM以判断柴油机的工作状态和故障类型。对CZ4110柴油机不同工况的分析结果表明,该方法可有效地用于柴油机故障诊断。 相似文献