基于MTF-Swin Transformer的风机齿轮箱故障诊断 被引量：1

1

作者 张彬桥 雷钧 万刚 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期627-633,共7页

针对风机齿轮箱实际工况复杂多变及含有强噪声,传统故障诊断方法对风机齿轮箱故障诊断识别准确率较低的问题,文章提出了MTF-Swin Transformer风机齿轮箱故障诊断模型。首先,采用马尔科夫变迁场(MTF)图形编码方法将原始一维振动时序信号... 针对风机齿轮箱实际工况复杂多变及含有强噪声,传统故障诊断方法对风机齿轮箱故障诊断识别准确率较低的问题,文章提出了MTF-Swin Transformer风机齿轮箱故障诊断模型。首先,采用马尔科夫变迁场(MTF)图形编码方法将原始一维振动时序信号转化为具有关联时间信息的二维特征图谱;然后,将特征图谱作为Swin Transformer模型的输入,基于自注意力机制进行自动特征提取;最后,实现对不同故障类型的分类。仿真结果表明,该方法对齿轮箱故障诊断准确率达到了99.48%,证明了该方法的有效性和优越性。 展开更多

关键词 马尔科夫变迁场(MTF) Swin Transformer 风机齿轮箱 故障诊断

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基于循环卷积生成对抗网络的风机齿轮箱故障诊断 被引量：3

2

作者 赵承利 张璐 钟麦英 《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第1期109-118,共10页

风机齿轮箱是风力涡轮传动系统中的关键部分,其故障发生随机、故障样本数量不足,严重影响故障诊断的准确性。针对此问题,提出一种基于循环卷积生成对抗网络的风机齿轮箱故障诊断方法。首先,构建基于循环卷积生成对抗网络的样本生成模型... 风机齿轮箱是风力涡轮传动系统中的关键部分,其故障发生随机、故障样本数量不足,严重影响故障诊断的准确性。针对此问题,提出一种基于循环卷积生成对抗网络的风机齿轮箱故障诊断方法。首先,构建基于循环卷积生成对抗网络的样本生成模型,利用卷积网络和循环网络作为生成器增强样本间的时间相关性;借助Wasserstein距离与梯度惩罚项改进目标函数,并通过博弈对抗机制优化生成器和判别器,提高模型的泛化能力。然后,结合真实样本和生成样本,设计基于堆叠去噪自编码器的故障诊断方法,实现齿轮箱的故障诊断。最后,利用风力涡轮传动系统数据集验证所提出的风机齿轮箱故障诊断方法的性能。结果显示,所提方法能够有效平衡故障样本数据集,进一步提高风机齿轮箱故障诊断的准确率。 展开更多

关键词 故障诊断 风机齿轮箱 生成对抗网络 循环卷积网络 样本生成

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基于MCKD的海上风机齿轮箱轴承故障诊断方法

3

作者 郭奇 祁雷 +2 位作者 赵杨 徐晴晴 刘浩 《油气田地面工程》 2024年第6期62-67,72,共7页

海上风机齿轮箱结构复杂、故障多发,同时受海上风机运行的强噪声干扰,轴承故障的特征信号提取较为困难。针对以上问题,提出了一种基于最大相关峭度解卷积(MCKD)的故障诊断方法,通过MCKD算法对振动信号进行降噪处理和特征增强,并利用增... 海上风机齿轮箱结构复杂、故障多发,同时受海上风机运行的强噪声干扰,轴承故障的特征信号提取较为困难。针对以上问题,提出了一种基于最大相关峭度解卷积(MCKD)的故障诊断方法,通过MCKD算法对振动信号进行降噪处理和特征增强,并利用增强包络谱对轴承的故障特征频率进行提取,从而实现对轴承的故障诊断。将该方法应用到海上风机齿轮箱轴承的模拟信号和实测信号中,研究结果表明:该方法对海上强噪声环境下齿轮箱轴承故障的特征提取和诊断具有良好的效果。 展开更多

关键词 海上风机齿轮箱 轴承 故障诊断 最大相关峭度解卷积 增强包络谱

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风机齿轮箱油液在线监测技术应用研究

4

作者 刘志其 王培君 +1 位作者 任大磊 王中帅 《通讯世界》 2024年第7期145-147,共3页

风电机组(简称“风机”)齿轮箱是风机的关键部件,其工作状况对整个机组的工作效率及使用寿命有很大影响。以往的齿轮箱维修方式以周期性停车检修及油液分析为主,具有周期长、维修费用高等缺点。近年来,随着科学技术的发展,可以对风机齿... 风电机组(简称“风机”)齿轮箱是风机的关键部件,其工作状况对整个机组的工作效率及使用寿命有很大影响。以往的齿轮箱维修方式以周期性停车检修及油液分析为主,具有周期长、维修费用高等缺点。近年来,随着科学技术的发展,可以对风机齿轮箱油液进行实时监测。通过对齿轮箱内部油液温度、压力和污染物浓度进行在线检测,可以有效地检测出齿轮箱的故障,从而防止发生严重的安全事故。基于此,对风机齿轮箱故障类型及原因进行分析,探讨风机齿轮箱的状态监测手段和油液检测技术,以期为风机齿轮箱的维护提供参考。 展开更多

关键词 风机齿轮箱 油液在线监测技术 油液检测技术

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随机激励下风机齿轮箱动力学建模及故障特征提取 被引量：4

5

作者 何俊 杨世锡 甘春标 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2016年第15期35-40,共6页

研究随机激励下的风机齿轮箱动力学特性,同时对典型的早期局部齿形故障特征进行提取。首先,建立了具有十六个自由度的风机齿轮箱动力学模型,模拟了多组随机不确定风载数据并作用在模型上进行仿真计算,通过分析内部齿轮振动信号的时频谱... 研究随机激励下的风机齿轮箱动力学特性,同时对典型的早期局部齿形故障特征进行提取。首先,建立了具有十六个自由度的风机齿轮箱动力学模型,模拟了多组随机不确定风载数据并作用在模型上进行仿真计算,通过分析内部齿轮振动信号的时频谱图和概率密度函数,研究随机不确定风载对齿轮箱动力学特性的影响。其次,在模型中考虑不同程度的齿面缺陷故障,运用同步小波压缩方法对仿真计算得到的齿轮振动信号进行分析。研究结果为分析不同工况下的风机齿轮箱动力学特性提供参考。 展开更多

关键词 风机齿轮箱 随机激励 动力学建模 同步小波压缩 故障特征提取

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基于小波包和BP神经网络的风机齿轮箱故障诊断 被引量：15

6

作者 王皓 周峰 《噪声与振动控制》 CSCD 2015年第2期154-159,共6页

为了对风力发电机组中最容易发生故障的核心部件齿轮箱进行故障诊断,提出基于小波包变换和BP(Back Propagation)神经网络的齿轮箱故障诊断方法。首先,根据齿轮箱工作时的振动信号特性,通过小波包变换方法对振动信号进行去噪、分解与重构... 为了对风力发电机组中最容易发生故障的核心部件齿轮箱进行故障诊断,提出基于小波包变换和BP(Back Propagation)神经网络的齿轮箱故障诊断方法。首先,根据齿轮箱工作时的振动信号特性,通过小波包变换方法对振动信号进行去噪、分解与重构,有效提取不同故障下各频段能量的故障特征;其次,将提取的能量故障特征输入至BP神经网络诊断系统中进行识别,实现故障的智能诊断。通过试验证明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 振动与波 风机齿轮箱 小波包变换 BP神经网络 故障诊断

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基于结构分析的风机齿轮箱传感器配置研究 被引量：5

7

作者 王桂兰 赵洪山 郭双伟 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2018年第24期181-188,共8页

齿轮箱是风电机组传动系统的核心部分,一旦齿轮箱发生故障,不仅会产生高额的维修费用,还会造成较长时间的停电。因此,对风机齿轮箱进行实时状态监测与故障的识别、隔离具有重要的实际意义。而齿轮箱状态监测与故障识别、隔离的有效性依... 齿轮箱是风电机组传动系统的核心部分,一旦齿轮箱发生故障,不仅会产生高额的维修费用,还会造成较长时间的停电。因此,对风机齿轮箱进行实时状态监测与故障的识别、隔离具有重要的实际意义。而齿轮箱状态监测与故障识别、隔离的有效性依赖于齿轮箱中传感器所安装的位置和数量,因而有必要对齿轮箱传感器的配置进行研究。为了使安装的传感器不但可以准确反映齿轮箱的运行状态,还能对可能出现的故障实现识别与隔离,提出从风机齿轮箱的动力学模型出发,构建描述齿轮箱运行状态的动力学方程,将结构分析方法应用到齿轮箱传感器的优化配置中;实现传感器数量最少,识别、隔离可能出现的故障能力最大的配置目标。 展开更多

关键词 风机齿轮箱 传感器配置 结构分析 故障识别与隔离

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基于线性相位的风机齿轮箱无键相同步平均分析 被引量：2

8

作者 任锦胜 杨苹 《可再生能源》 CAS 北大核心 2015年第12期1840-1844,共5页

风电机组转速信号多由发电机编码器提供,由于SCADA与CMS存在时间差和采样率差异,难以实现高速轴键相信号与齿轮箱振动信号的同步采集。基于时域同步平均的阶次分析技术较难在风机齿轮箱故障诊断领域得到大范围应用,提出了以线性相位估... 风电机组转速信号多由发电机编码器提供,由于SCADA与CMS存在时间差和采样率差异,难以实现高速轴键相信号与齿轮箱振动信号的同步采集。基于时域同步平均的阶次分析技术较难在风机齿轮箱故障诊断领域得到大范围应用,提出了以线性相位估计为基础的、可适应转速波动为10%的风机齿轮箱无键相同步平均分析方法。选择输出级啮合频带中信噪比最高频段,利用傅里叶FIR"理想"滤波技术,实现严格线性相位保持的窄带滤波;通过希尔伯特变换提取带通信号复相位,并进一步通过线性插值合成过零点序列;以此为基础,完成基于软件的等角度重采样,进而实现无键相的时域同步平均分析。在某型号机组连续10 s的现场实测数据中,有效地验证了所提方法正确性和工程实用性。 展开更多

关键词 风机齿轮箱 无键相 时域同步平均

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基于MEEMD和KFCM的风机齿轮箱故障诊断 被引量：3

9

作者 郑坤鹏 丁云飞 《可再生能源》 CAS 北大核心 2020年第9期1192-1196,共5页

针对风机齿轮箱振动信号的故障特征提取与故障诊断问题,文章提出了一种基于MEEMD信号分解、样本熵和KFCM的齿轮箱故障诊断方法。首先,采用一种改进的集合经验模态分解方法(MEEMD)对采集的齿轮箱振动信号进行分解,得到了多个本征模态函数... 针对风机齿轮箱振动信号的故障特征提取与故障诊断问题,文章提出了一种基于MEEMD信号分解、样本熵和KFCM的齿轮箱故障诊断方法。首先,采用一种改进的集合经验模态分解方法(MEEMD)对采集的齿轮箱振动信号进行分解,得到了多个本征模态函数(IMF)分量;然后,计算每个IMF分量的样本熵作为齿轮箱故障诊断的特征向量;最后,使用核化的模糊聚类算法(KFCM)对齿轮箱故障样本进行聚类。通过实验数据对比表明:基于MEEMD-KFCM算法的风机齿轮箱故障诊断方法可以更加有效地识别齿轮箱故障。 展开更多

关键词 风机齿轮箱 MEEMD 样本熵 KFCM 故障诊断

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基于ABC-BW优化CHMM的风机齿轮箱故障诊断 被引量：2

10

作者 李韵仪 沈艳霞 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2021年第4期80-85,233,共7页

提出一种将人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm,ABC)与Baum-Welch算法结合的连续隐马尔科夫模型(Continuous Hidden Markov Model,CHMM)并将其应用于风力发电机齿轮箱故障诊断。首先利用小波包分解与重构提取信号频带能量作... 提出一种将人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm,ABC)与Baum-Welch算法结合的连续隐马尔科夫模型(Continuous Hidden Markov Model,CHMM)并将其应用于风力发电机齿轮箱故障诊断。首先利用小波包分解与重构提取信号频带能量作为特征向量;将正常及各故障状态的训练样本特征作为模型观测值输入CHMM模型与优化模型进行训练,最后将各个检验样本特征输入各状态模型中进行对比,得到待测样本在训练模型中的输出概率,将其作为故障诊断的评判依据。 展开更多

关键词 故障诊断 风机齿轮箱 连续隐马尔科夫模型 小波包变换 人工蜂群算法

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风机齿轮箱故障诊断与预警研究 被引量：3

11

作者 段慧云 夏志平 《科技创新与应用》 2019年第28期121-122,共2页

能源是国家经济发展的命脉所在,一个国家国民经济发展情况与其能源的供应量有直接的联系,在众多能源中电能占据绝对的主导作用。近年来,我国风电行业发展迅速,越来越多的风电机组投入到风力发电运行中,且随着技术水平的不断提升,风机单... 能源是国家经济发展的命脉所在,一个国家国民经济发展情况与其能源的供应量有直接的联系,在众多能源中电能占据绝对的主导作用。近年来,我国风电行业发展迅速,越来越多的风电机组投入到风力发电运行中,且随着技术水平的不断提升,风机单机容量和总容量呈逐年增大的趋势,相关人员对风电设备的安全性和可靠性也有了更高的要求。但不可避免的是,随着风机设备投入时间的增加,风机系统逐渐进入故障高发阶段,一些故障会直接影响到风机的使用,进而影响到风电场的正常运行,甚至如果发生严重故障还可能危及到相关人员的人身安全。风机齿轮箱是风电机组中最重要的组成部分,经常受到冲击载荷和交变载荷的影响,是风电机组中出现故障情况最多的部件,且一旦风电机组发生故障会给相关部门带来巨大的经济损失甚至威胁到工作人员的生命安全,在此背景下,文章对风力发电机齿轮箱的故障诊断和预警进行了研究,为风力发电机机械设计的完善度提供了一定的借鉴。 展开更多

关键词 风机齿轮箱 故障 诊断 预警 研究

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基于油液在线监测的风机齿轮箱磨损状态识别 被引量：2

12

作者 靳玉石 刘伟 张浩 《电子设计工程》 2023年第24期127-130,135,共5页

针对风机齿轮箱磨损状态识别中传统算法识别准确率低的问题,该文提出了一种基于BP神经网络的风机齿轮箱磨损状态的识别方法。该方法基于油液在线监测的多维数据样本,构建BP神经网络风机齿轮箱磨损状态识别模型。仿真实验中,在经过对测... 针对风机齿轮箱磨损状态识别中传统算法识别准确率低的问题,该文提出了一种基于BP神经网络的风机齿轮箱磨损状态的识别方法。该方法基于油液在线监测的多维数据样本,构建BP神经网络风机齿轮箱磨损状态识别模型。仿真实验中,在经过对测试数据学习训练后,BP神经网络和传统聚类算法分别对一组测试数据进行磨损状态识别,BP神经网络模型的风机齿轮箱磨损状态识别准确率可达到98%,而相同样本下,传统聚类算法的识别准确率仅为90.4%。对比实验结果表明,所提方法具有更高的识别准确率。 展开更多

关键词 风机齿轮箱 磨损状态 BP神经网络 油液在线监测

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合成重负荷工业齿轮油在冷却风机齿轮箱上的应用

13

作者 王立京 《合成润滑材料》 CAS 2015年第3期23-24,共2页

分析了冷却塔冷却风机齿轮箱的润滑特点。4407(150)合成重负荷工业齿轮油可以满足冷却风机齿轮箱的润滑要求。

关键词 冷却风机齿轮箱 润滑特点 合成齿轮油

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基于支持向量机的高炉风机齿轮箱故障智能检测方法

14

作者 王欢 万锴 +2 位作者 赵峰 祝友成 郑丹 《工业加热》 2025年第3期72-78,共7页

高炉工业厂区通常处于高电磁干扰环境中,高炉风机齿轮箱故障振动信号容易受到干扰,导致在复杂的信噪比环境下难以精准提取故障特征,检测效果不佳。为此,提出基于支持向量机的高炉风机齿轮箱故障智能检测方法。首先通过滑动平均法建立高... 高炉工业厂区通常处于高电磁干扰环境中,高炉风机齿轮箱故障振动信号容易受到干扰,导致在复杂的信噪比环境下难以精准提取故障特征,检测效果不佳。为此,提出基于支持向量机的高炉风机齿轮箱故障智能检测方法。首先通过滑动平均法建立高炉风机齿轮箱原始振动信号的包络函数和均值函数,同时利用局部均值分解法获得体现高炉风机齿轮箱实际状况的振动信号分量,以有效处理高炉风机齿轮箱振动信号中的干扰,减少了干扰对故障检测结果的影响;然后计算该分量的样本熵,并利用量子遗传算法实现振动信号的最优熵选择,获取精准的高炉风机齿轮箱振动啮合频率分量关键特征,以为后续检测提供可靠的输入;最后将最优熵作为支持向量机的输入,实现高炉风机齿轮箱故障智能检测,有效克服在复杂场景下的局限性,提升了故障检测的表现。实验结果表明,所提方法故障检测盲区可有效控制在10 km以内,且几何均值可达到98.06,具有有效性,高炉风机齿轮箱故障智能检测效果较佳。 展开更多

关键词 支持向量机 高炉风机齿轮箱故障 滑动平均法 局部均值分解法 量子遗传算法

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基于小波分析的PSO-MBCNN的风电齿轮箱故障诊断 被引量：2

15

作者 刘彬豪 孙敬伟 邓志华 《长春理工大学学报（自然科学版）》 2023年第5期82-90,共9页

对于风机齿轮箱故障较难发现、传统算法计算负担大的问题,提出一种基于小波时频分析的粒子群优化多分支卷积神经网络(PSO-MBCNN)的预测方法。首先,将正常、点蚀、断齿、磨损状态的齿轮在故障模拟实验平台进行模拟实验,获得这四种运行状... 对于风机齿轮箱故障较难发现、传统算法计算负担大的问题,提出一种基于小波时频分析的粒子群优化多分支卷积神经网络(PSO-MBCNN)的预测方法。首先,将正常、点蚀、断齿、磨损状态的齿轮在故障模拟实验平台进行模拟实验,获得这四种运行状态的振动数据;然后,利用小波时频转换,将一维数据转化为图像数据。提出一种多分支模块,以降低卷积神经网络对参数的敏感性,减小CNN的运算负担,再用改进的粒子群优化算法(PSO)优化多分支卷积神经网络内部的权值和偏差,通过实验结果表明该故障诊断方法的平均准确率超过99%。 展开更多

关键词 故障诊断 风机齿轮箱 小波分析 粒子群优化算法 多分支 卷积神经网络

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风电机组齿轮箱分阶段维护策略

16

作者 孙立志 《集成电路应用》 2021年第3期142-143,共2页

针对风机的齿轮箱开展阶段性机会维护的方案,利用威布尔失效的模型,对相关的零件衰退的过程进行模拟,并考虑到齿轮箱维护的经济性,阐述利用分阶段的方案开展机会维护。

关键词 风机齿轮箱 可靠度 分阶段 机会维护

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SCADA系统下风机偏航齿轮箱机械故障自动监控

17

作者 徐荣鹏 蒋凌子 +1 位作者 王黎 刘德亮 《信息技术》 2025年第4期154-160,共7页

风机偏航齿轮箱是风力发电机组的核心组件之一,为了及时发现偏航齿轮箱的故障,提高风机运行的可靠性,提出SCADA系统下风机偏航齿轮箱机械故障自动监控方法。利用SCADA系统自动获取初始故障信号,通过倒频谱分析法,消除其中的干扰成分;基... 风机偏航齿轮箱是风力发电机组的核心组件之一,为了及时发现偏航齿轮箱的故障,提高风机运行的可靠性,提出SCADA系统下风机偏航齿轮箱机械故障自动监控方法。利用SCADA系统自动获取初始故障信号,通过倒频谱分析法,消除其中的干扰成分;基于风机变化速率、风速-功率特征和液压制动压力特征,提取风机偏航齿轮箱机械信息;构建SSA-ELM网络,将提取到的特征输入该网络中,实现风机偏航齿轮箱机械故障自动监控。实验结果表明,所提方法能够较好地适应各类环境干扰,具有较好的风机偏航齿轮箱机械故障自动监控效果。 展开更多

关键词 SCADA系统 风机偏航齿轮箱 机械故障自动监控 SSA-ELM网络 特征提取

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基于改进人工蜂群算法的Elman神经网络风机故障诊断 被引量：10

18

作者 林涛 杨欣 +3 位作者 蔡睿琪 张丽 刘刚 廖文喆 《可再生能源》 CAS 北大核心 2019年第4期612-617,共6页

在风机齿轮箱故障诊断过程中,针对由于故障数据稀疏导致模型建立困难的问题,提出一种使用改进人工蜂群算法(IABC)优化Elman神经网络的故障诊断模型。该模型通过建立齿轮箱正常状态下的温度模型,采用残差分析,得到齿轮箱的故障状态,降低... 在风机齿轮箱故障诊断过程中,针对由于故障数据稀疏导致模型建立困难的问题,提出一种使用改进人工蜂群算法(IABC)优化Elman神经网络的故障诊断模型。该模型通过建立齿轮箱正常状态下的温度模型,采用残差分析,得到齿轮箱的故障状态,降低了建立模型的复杂度。采用IABC对Elman神经网络的相关参数进行优化,解决了Elman网络收敛速率慢、易陷入局部最优的问题。在IABC算法中,观察蜂阶段采用动态搜索策略,实现搜索能力和开发能力的平衡;在侦查蜂阶段,通过引入混沌变量扰动,增大种群多样性,进而达到全局最优。通过华北某风电场历史数据进行实验,结果表明,IABC与Elman神经网络的结合可对风机齿轮箱故障状态进行识别,且诊断正确率较高,可应用于实际故障诊断。 展开更多

关键词 风机齿轮箱 故障诊断 ELMAN神经网络 人工蜂群算法

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