风电机组轴承早期故障特征提取研究

针对风电机组滚动轴承早期故障振动信号微弱、强干扰、非平稳、非线性的特点,提出基于自适应噪声完整集成经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)-排列熵(Permutation Entropy,PE)-遗传算法(Genetic Algorithm, GA)的特征提取方法。方法先计算振动信号经CEEMDAN分解得到多个本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)的排列熵值和方差贡献率,剔除虚假、低贡献率分量;根据识别误差最小和特征子集数目最少两个目标,构造了适应度函数,通过GA进行特征选择选出最优特征子集。仿真分析,上述方法能够快速有效提取不同故障的振动信号特征指标,为故障模式识别问題提供良好的思路和方法。     

基于GA-ENN特征选择和参数优化的双馈风电机组轴承故障诊断

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。