共查询到18条相似文献,搜索用时 46 毫秒
1.
为了提高风电机组滚动轴承故障诊断的有效性和可靠性,提出一种W型自适应数学形态学特征提取方法,并与谱相关分析相结合形成风电机组滚动轴承故障诊断策略。该方法首先针对传统三角型结构元素在故障特征提取中易出现对脉冲信号的漏查,提出一种W型结构元素,旨在捕捉更多特征信息;之后依据各故障信号的实际波形得到结构元素的高和最优开闭运算加权因子,构建自适应形态学模型;最后对测试信号与训练信号进行频域内谱相关性分析,依据相关系数识别故障。将该方法通过数值例、西储大学实验台轴承数据和实际风场采集数据进行算法验证,并与传统的三角型结构元素进行比较,实验结果表明W型结构元素能更有效地提取信号中的脉冲成分、降低噪声干扰,故障诊断算法可准确识别出故障类别,提高结果的可靠性。 相似文献
2.
针对风电机组运行工况复杂,实际采集的振动信号存在分布差异,导致故障诊断模型的分类效果偏低问题,提出一种具有多核领域适应(MKDA)的多尺度卷积神经网络(MSCNN)风电机组轴承故障诊断研究方法(MKDA-MSCNN)。该方法通过迁移理论将已知风电机组知识迁移至目标风电机组实现故障诊断。首先,利用源域数据预训练MSCNN网络,再利用多核领域适应减小源域和目标域分布差异,最终获得目标风电机组故障诊断模型。试验结果表明,该文提出的MKDA-MSCNN方法在实际风电机组轴承故障诊断中分类精度高达96.17%,对比结果表明该文所提方法的故障分类准确度优于其他深度学习和深度迁移学习方法,对迁移学习理论在实际工程风电机组轴承故障诊断中的研究具有一定价值。 相似文献
3.
4.
针对风电机组齿轮箱传统故障诊断方法以全局误诊断率最小化为目标,忽略了误分类型之间的差别的问题,提出基于代价敏感最小二乘支持向量机(Cost-sensitive Least Squares Support Vector Machine,CLSSVM)的风电机组齿轮箱故障诊断方法。该方法在最小二乘支持向量机原始最优化问题中二次损失函数中嵌入不同样本的误分类代价,建立以误分类代价最小化为目标的CLSSVM故障诊断模型,并同最小二乘支持向量机和代价敏感支持向量机比较。实验结果表明,该方法能提高误分类代价高的故障类样本的诊断正确率,具有代价敏感性,其训练速度也足以满足风电机组齿轮箱故障诊断实时性的需求。 相似文献
5.
6.
7.
8.
9.
风电机组故障智能诊断技术及系统研究 总被引:1,自引:0,他引:1
风电机组的状态监测和故障诊断是保证机组长期稳定运行和安全发电的关键。基于风电机组的基本结构,介绍了机组的故障类型和机理,论述了实际应用中机组的状态监测和故障诊断技术;基于BP神经网络的原理和优点,深入讨论了如何应用人工神经网络构建风电机组智能诊断系统,并给出了可行的系统设计方案和软件实现流程图。 相似文献
10.
为解决风电齿轮箱状态监测数据样本量较少,特征指标间存在相互干扰且具有非线性难以分类等问题,本文提出了一种基于主成分分析结合支持向量机的风电齿轮箱故障诊断方法。首先,采用主成分分析法(PCA)对原始数据进行降维,做出第1,2主成分二维图及前3个主成分三维图,表明PCA对监测状态数据具有一定的分类效果。其次,提取累计贡献率80%以上的前5个主成分作为数据集。最后,采用支持向量机(SVM)比较4种不同核函数的诊断准确度,并加入噪声验证。分析结果表明:径向基核函数构建的支持向量机总体分类精度达到97%,准确率最高;在含噪的情况下,线性核函数与径向基核函数分类精度达到94%;与MLP神经网络进行对比发现,支持向量机更适应小样本分析且测试精度较高。实例分析表明,主成分分析结合支持向量机有较好的分类效果,适用于风电齿轮箱故障诊断的工程应用。 相似文献
11.
针对大型风力发电机滚动轴承的故障信号受到强背景噪声干扰不易识别的问题,提出一种基于增强形态滤波与三阶累积量对角切片谱相结合的故障诊断检测方法。该方法首先在研究基本形态学算子的基础上,构建一种新的增强型形态学算子(EMDO);随后利用特征能量因子(FEF)选择出EMDO算子的最优结构元素尺度;最后利用三阶累积量对角切片谱的消噪性能来进一步增强EMDO算子对风力发电机轴承故障信息的特征提取能力。仿真和对比实验结果表明,所提方法能有效消除高斯白噪生的干扰,对提取风力发电机轴承的故障特征信息起到增强的效果。 相似文献
12.
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。 相似文献
13.
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... 相似文献
14.
15.
16.
基于传统矢量控制技术,该文提出一种改进的矢量控制技术来抑制双馈感应电机故障期间的转子过电流,以提高双馈风电机组故障穿越能力。从分析传统矢量控制技术入手,提出一种改进的矢量控制技术,其主要特点是反映定子电压瞬态对转子电流的影响,但并未增加控制的复杂程度。从理论的角度对所提方案能提高双馈风电机组故障穿越能力的机理进行深入分析。最后,对基于PSCAD/EMTDC软件环境下搭建的2 MW双馈风电机组模型进行仿真研究。仿真结果表明所提方案能有效抑制双馈感应电机故障期间的转子过电流,从而提高双馈风电机组的故障穿越能力。 相似文献
17.
针对风力发电机组轴承故障振动信号传递路径复杂多变,且故障信号易受到背景噪声的严重干扰,传统方法对故障特征难以准确提取的问题,提出一种自适应经验小波变换(AEWT)与奇异值分解(SVD)的特征提取方法,并结合核极限学习机(KELM)实现风电机组轴承的故障诊断,该方法同时考虑轴承不同故障类型及不同损伤等级的情况。其中,自适应EWT为两阶段调整过程:基于尺度空间法固有模态函数(IMF)分解-确保EWT分解的有效性、基于相关系数最大的敏感分量提取-实现相关特征最大化和冗余信息的消除。通过相关实验结果可明显发现,所提AEWT的分解效果优于EMD、EEMD、CEEMDAN、LMD等方法。对提取敏感分量利用SVD计算奇异值,构建故障特征向量;最后将特征向量作为KELM的输入,建立KELM轴承状态识别模型。通过西储大学平台轴承振动信号和实际风场采集的轴承振动信号对算法进行验证,结果表明,相比SVM、ELM、KNN等识别模型,该方法能有效识别出不同故障类型及不同损伤等级下的轴承故障,整体识别率达99%。 相似文献