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    一種基于時頻聯(lián)合特征的風(fēng)電機組齒輪箱故障診斷方法

    2017-05-22 21:07張盟劉斐張暄許增暉嚴(yán)曉杰
    科學(xué)家 2017年3期
    關(guān)鍵詞:支持向量機齒輪箱頻域

    張盟+劉斐+張暄+許增暉+嚴(yán)曉杰

    摘要 隨著風(fēng)電機的不斷發(fā)展,風(fēng)電機組故障發(fā)生率也越來越高,隨之帶來的便是巨大的經(jīng)濟(jì)損失。齒輪箱作為整個系統(tǒng)的核心,一旦發(fā)生故障,直接影響到整個系統(tǒng)的性能和效率。為減少因齒輪箱故障而帶來的經(jīng)濟(jì)損失,本文研究了一種基于支持向量機的故障診斷技術(shù),分析了齒輪箱故障的振動特征,訓(xùn)練了樣本數(shù)據(jù)并構(gòu)造出合適的分類模型。對實際采集的振動信號進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,提取時域和頻域的特征參數(shù)作為支持向量機的輸入?yún)?shù),通過支持向量機進(jìn)行訓(xùn)練診斷,得出系統(tǒng)的故障分析結(jié)果。

    關(guān)鍵詞 齒輪箱;支持向量機;時域;頻域

    中圖分類號TH16 文獻(xiàn)標(biāo)識碼A 文章編號2095—6363(2017)03—0035—02

    近年來,隨著風(fēng)能的不斷推廣,風(fēng)電機組的使用趨于大型化,風(fēng)電機組的故障發(fā)生率是影響風(fēng)電機組運行性能的主要因素。然而,我國風(fēng)電起步于20世紀(jì)90年代,發(fā)展的時間較短,風(fēng)電機組的故障發(fā)生的規(guī)律仍缺少經(jīng)驗和積累。因此,風(fēng)電機組的故障監(jiān)測與診斷顯得尤為重要。

    1項目簡介

    風(fēng)電機組由齒輪箱、發(fā)電機、控制系統(tǒng)等部分組成,如圖1所示,齒輪箱是整個系統(tǒng)的核心部件。為研究齒輪箱的故障診斷方法,構(gòu)建了如圖2的風(fēng)電機組齒輪箱故障診斷實驗測試電路,本實驗?zāi)M了齒輪箱4種工作狀態(tài),具體描述如表1所示。

    2特征提取

    振動信號的故障特征采用時頻聯(lián)合的方式提取,時域特征包括:均值、均方值、傾斜度等;頻域特征包括:頻譜、集中分散程度、頻率中心等。具體特征提取步驟如下所述。

    1)由于采集到的原始振動信號含有各種噪聲,這些噪聲可能會對最終的分析結(jié)果造成不利的影響。因此,在對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析之前,需要進(jìn)行預(yù)處理、降噪處理,以減少環(huán)境因素對實驗結(jié)果的影響。采集的數(shù)據(jù)是N=1 024個時間采樣點,采樣頻率為6 400Hz,連續(xù)采集了8個周期。

    倒譜的發(fā)展是基于頻域分析的,在故障診斷方面應(yīng)用較為廣泛,一般用來分辨信號的主要頻率成分和變化。

    3診斷方法

    支持向量機SVM是一種新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論為理論基礎(chǔ),以結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化為原則。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機器學(xué)習(xí)的領(lǐng)域,支持向量機已成為當(dāng)前研究熱點之一。SVM主要思想是選擇滿足要求的核函數(shù)將非線性不可分的數(shù)據(jù)集映射到高維空間,使數(shù)據(jù)集線性可分,并在高維空間建立最優(yōu)分類超平面,最終轉(zhuǎn)化為求解凸規(guī)劃的問題。

    4測試方案

    4.1數(shù)據(jù)采集

    本實驗從齒輪箱振動角度進(jìn)行監(jiān)測齒輪箱的狀態(tài),采集一定量的數(shù)據(jù),將采集到的數(shù)據(jù)上傳至電腦保存,對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪、歸一化等處理。實驗數(shù)據(jù)由加速度傳感器測量得到,測試模擬了齒輪箱的四種狀態(tài),如表1所示,每種狀態(tài)10個樣本,每個樣本中含有x,y,z三維數(shù)據(jù),每一維取512個采樣點。

    4.2支持向量機訓(xùn)練

    4.3支持向量機診斷

    將歸一化的訓(xùn)練測試數(shù)據(jù)分別輸入訓(xùn)練得到的四個分類器中進(jìn)行測試,分類器輸出為1的即為對應(yīng)測試數(shù)據(jù)的故障類型,若分類器輸出結(jié)果均為1,則該測試樣本的故障不屬于已訓(xùn)練出的4種故障類型。

    4.4測試結(jié)果

    基于時域特征的診斷和基于頻域特征的診斷遠(yuǎn)比基于時頻聯(lián)合特征診斷的準(zhǔn)確率差,這便是本文研究的意義所在。時域特征和頻域特征在故障診斷技術(shù)領(lǐng)域中已難以滿足要求,現(xiàn)需大力發(fā)展時頻聯(lián)合特征診斷故障的技術(shù)。

    5結(jié)論

    本文從理論知識出發(fā),介紹了支持向量機的基本思想,并通過實際測試驗證診斷的正確性。由數(shù)據(jù)采集,數(shù)據(jù)分析處理,提取時頻域聯(lián)合特征參數(shù),模式識別到故障診斷,形成齒輪箱故障診斷系統(tǒng),實現(xiàn)齒輪箱故障的智能監(jiān)測。由診斷結(jié)果可知,支持向量機的診斷系統(tǒng)能在一定情況下滿足正確性的要求。綜上所述,本文對齒輪箱故障監(jiān)測,減少齒輪箱故障的發(fā)生率,一定程度下降低經(jīng)濟(jì)損失方面具有一定的意義。

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