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改进经验小波变换在风力机齿轮箱故障诊断中的应用
被引量：
7
1
作者
胡璇
李春
叶柯华
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期294-301,共8页
针对强噪声背景下风力机齿轮箱轴承的轻微故障特征易被淹没且提取困难等问题,提出滑移窗口提取子带的连续平均谱负熵(Continuous Average Spectral Negentropy,CASN)对经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)进行改进。首先利用...
针对强噪声背景下风力机齿轮箱轴承的轻微故障特征易被淹没且提取困难等问题,提出滑移窗口提取子带的连续平均谱负熵(Continuous Average Spectral Negentropy,CASN)对经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)进行改进。首先利用CASN-EWT方法分解风力机齿轮箱轴承故障信号,后利用谱负熵准则对所得分量进行筛选并重构,再开展包络分析,准确提取出故障特征,最后构成特征向量集输入支持向量机进行故障诊断。结果表明:CASN-EWT方法在保留EWT算法自适应性和有效避免模态混叠效应与端点效应的同时,极大提高EWT分解算法对噪声的鲁棒性,有利于准确提取故障特征频率,实现故障识别精度的提高。
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关键词
风力机齿轮箱
故障诊断
滑移窗口
连续平均谱负熵
改进经验小波变换
谱
负熵
准则
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职称材料
基于改进经验小波变换与分形特征集的风力机齿轮箱故障诊断
被引量：
4
2
作者
孙康
金江涛
+2 位作者
李春
叶柯华
许子非
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期310-319,共10页
针对风力机齿轮箱振动响应信号具有强非线性及非平稳性的特点,考虑平均幅值对平均谱负熵时频域成分权重自适应调节,提出连续改进平均谱负熵方法(ICASN)以体现信号细节复杂度特征,并将ICASN引入经验小波变换(EWT),替代傅里叶谱作为频带...
针对风力机齿轮箱振动响应信号具有强非线性及非平稳性的特点,考虑平均幅值对平均谱负熵时频域成分权重自适应调节,提出连续改进平均谱负熵方法(ICASN)以体现信号细节复杂度特征,并将ICASN引入经验小波变换(EWT),替代傅里叶谱作为频带划分依据。采用ICASN-EWT分解振动信号,基于改进平均谱负熵筛选特征分量,剔除信号冗余与噪声影响。分析各敏感分量分形特征并构建高维特征集,采用流形学习进行维数约简,并结合分形高斯噪声改进灰狼算法优化支持向量机关键参数,将降维后的向量集输入优化支持向量机进行故障识别与诊断,准确率高达100%。
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关键词
风力机
齿轮箱
故障检测
支持向量机
经验小波变换
连续
改进
平均
谱
负熵
分形高斯噪声改进灰狼算法
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职称材料
题名
改进经验小波变换在风力机齿轮箱故障诊断中的应用
被引量：
7
1
作者
胡璇
李春
叶柯华
机构
上海理工大学能源与动力工程学院
出处
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期294-301,共8页
基金
国家自然科学基金项目(51976131,51676131)
上海市“科技创新行动计划”地方院校能力建设项目(19060502200)资助。
文摘
针对强噪声背景下风力机齿轮箱轴承的轻微故障特征易被淹没且提取困难等问题,提出滑移窗口提取子带的连续平均谱负熵(Continuous Average Spectral Negentropy,CASN)对经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)进行改进。首先利用CASN-EWT方法分解风力机齿轮箱轴承故障信号,后利用谱负熵准则对所得分量进行筛选并重构,再开展包络分析,准确提取出故障特征,最后构成特征向量集输入支持向量机进行故障诊断。结果表明:CASN-EWT方法在保留EWT算法自适应性和有效避免模态混叠效应与端点效应的同时,极大提高EWT分解算法对噪声的鲁棒性,有利于准确提取故障特征频率,实现故障识别精度的提高。
关键词
风力机齿轮箱
故障诊断
滑移窗口
连续平均谱负熵
改进经验小波变换
谱
负熵
准则
Keywords
Wind turbine gearbox
Fault diagnosis
Sliding window
Continuous average spectral negentropy
Improved empirical wavelet transform
Spectrum negentropy criterion
分类号
TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于改进经验小波变换与分形特征集的风力机齿轮箱故障诊断
被引量：
4
2
作者
孙康
金江涛
李春
叶柯华
许子非
机构
上海理工大学能源与动力工程学院
上海市动力工程多项流动与传热重点实验室
出处
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期310-319,共10页
基金
国家自然科学基金(51976131
52006148
+1 种基金
52106262)
上海“科技创新行动计划”地方院校能力建设项目(19060502200)。
文摘
针对风力机齿轮箱振动响应信号具有强非线性及非平稳性的特点,考虑平均幅值对平均谱负熵时频域成分权重自适应调节,提出连续改进平均谱负熵方法(ICASN)以体现信号细节复杂度特征,并将ICASN引入经验小波变换(EWT),替代傅里叶谱作为频带划分依据。采用ICASN-EWT分解振动信号,基于改进平均谱负熵筛选特征分量,剔除信号冗余与噪声影响。分析各敏感分量分形特征并构建高维特征集,采用流形学习进行维数约简,并结合分形高斯噪声改进灰狼算法优化支持向量机关键参数,将降维后的向量集输入优化支持向量机进行故障识别与诊断,准确率高达100%。
关键词
风力机
齿轮箱
故障检测
支持向量机
经验小波变换
连续
改进
平均
谱
负熵
分形高斯噪声改进灰狼算法
Keywords
wind turbines
gearbox
fault detection
support vector machines
empirical wavelet transform
improved continuous average spectral negentropy
fractal Gaussian noise grey wolf optimizer
分类号
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进经验小波变换在风力机齿轮箱故障诊断中的应用
胡璇
李春
叶柯华
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2022
7
在线阅读
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职称材料
2
基于改进经验小波变换与分形特征集的风力机齿轮箱故障诊断
孙康
金江涛
李春
叶柯华
许子非
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
4
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职称材料
已选择
0
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