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基于CEEMDAN-TSMPE-PCA风力发电机齿轮箱高速轴承故障诊断技术
被引量：
9
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作者
张玉兰
张宏伟
王新环
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2022年第4期158-164,234,共8页
针对风力发电机组轴承故障信号微弱、不易提取、识别困难等问题,提出基于自适应白噪声完备经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)、时移多尺度排列熵(Time-Shift Multiscale Permu...
针对风力发电机组轴承故障信号微弱、不易提取、识别困难等问题,提出基于自适应白噪声完备经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)、时移多尺度排列熵(Time-Shift Multiscale Permutation Entropy,TSMPE)、主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)相结合的振动信号降噪算法,结合改进人工鱼群(Improved Artificial Fish Swarm Algorithm,IAFSA)优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类算法,实现风力发电机轴承的故障诊断。首先将风力发电机轴承原始振动信号进行CEEMDAN分解,得到一系列由高频到低频的IMF分量,通过相关系数筛选出经CEEMDAN分解后所产生虚假分量以及残余噪声分量并进行剔除,再通过峭度值在剩余分量中筛选出包含故障信息较多的IMF分量进行信号重构;其次,采用TSMPE计算重构信号的敏感特征值,经PCA选择后组成特征向量;最后,以IAFSA优化SVM,训练IAFSA-SVM多分类故障分类器,实现风力发电机轴承故障识别。将该方法与其他组合方法进行比较,证明所提方法在风力发电机轴承故障诊断中具有优越性和有效性。
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关键词
故障诊断
风力发电机轴承
自适应白噪声完备经验模态分解
时移多尺度排列熵
改进人工鱼群
支持向量机
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职称材料
题名
基于CEEMDAN-TSMPE-PCA风力发电机齿轮箱高速轴承故障诊断技术
被引量：
9
1
作者
张玉兰
张宏伟
王新环
机构
河南理工大学电气学院
出处
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2022年第4期158-164,234,共8页
基金
河南省科技攻关资助项目(212102210252)。
文摘
针对风力发电机组轴承故障信号微弱、不易提取、识别困难等问题,提出基于自适应白噪声完备经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)、时移多尺度排列熵(Time-Shift Multiscale Permutation Entropy,TSMPE)、主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)相结合的振动信号降噪算法,结合改进人工鱼群(Improved Artificial Fish Swarm Algorithm,IAFSA)优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类算法,实现风力发电机轴承的故障诊断。首先将风力发电机轴承原始振动信号进行CEEMDAN分解,得到一系列由高频到低频的IMF分量,通过相关系数筛选出经CEEMDAN分解后所产生虚假分量以及残余噪声分量并进行剔除,再通过峭度值在剩余分量中筛选出包含故障信息较多的IMF分量进行信号重构;其次,采用TSMPE计算重构信号的敏感特征值,经PCA选择后组成特征向量;最后,以IAFSA优化SVM,训练IAFSA-SVM多分类故障分类器,实现风力发电机轴承故障识别。将该方法与其他组合方法进行比较,证明所提方法在风力发电机轴承故障诊断中具有优越性和有效性。
关键词
故障诊断
风力发电机轴承
自适应白噪声完备经验模态分解
时移多尺度排列熵
改进人工鱼群
支持向量机
Keywords
fault diagnosis
wind turbine bearing
adaptive noise complete set empirical mode decomposition
timeshift multiscale entropy
improved artificial fish swarm
support vector machine
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CEEMDAN-TSMPE-PCA风力发电机齿轮箱高速轴承故障诊断技术
张玉兰
张宏伟
王新环
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2022
9
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