基于SVM风电机组齿轮箱故障诊断系统研究

【摘要】：随着科学技术的迅速发展,现代工业设备正朝着精密化、复杂化以及高度集成化方向发展,设备安全稳定运行成为企业正常生产的关键。风电机组齿轮箱为风电机组运行过程中的关键部件,安装在风机顶部较为狭小位置,一旦发生故障,维修非常困难,其健康状况直接关系到风电企业生产的安全性和经济效益。针对风电机组齿轮箱振动信号分析中存在小样本问题,且风电机组齿轮箱振动信号存在非线性与非平稳特性,本文结合支持向量机算法,对基于支持向量机的风电机组齿轮箱故障模式识别、诊断模型参数选择等多方面问题进行了研究与分析。 本文首先介绍了支持向量机的基本理论与方法,分析了最小二乘支持向量机针对分类问题的基本原理和算法。然后结合支持向量机在模式识别问题中的特性,将小波分析技术与最小二乘支持向量机结合,进行风电机组齿轮箱振动故障的模式识别。 支持向量机分类模型参数的选择对分类效果起着至关重要的作用。本文利用遗传算法的全局搜索能力,提出基于遗传算法的最小二乘支持向量机振动故障分类模型的参数选择方法,并应用于风电机组齿轮箱的振动信号模式识别中。实验表明,支持向量机用于风电机组齿轮箱故障诊断中具有良好的效果,证明其在处理小样本问题上的优越性。 【关键词】：风电机组 齿轮箱 故障诊断 小波分析 支持向量机 遗传算法
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TP277;TM315
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-15
• 1.1 选题背景和意义10-11
• 1.2 故障诊断技术的发展11-12
• 1.2.1 国外故障诊断技术的发展现状11
• 1.2.2 我国故障诊断技术的发展现状11-12
• 1.3 支持向量机应用现状12-13
• 1.3.1 国外应用现状12
• 1.3.2 国内应用现状12-13
• 1.4 论文研究内容及结构安排13-15
• 1.4.1 论文研究目的13
• 1.4.2 论文研究内容13-15
• 第2章 支持向量机理论15-28
• 2.1 统计学习理论15-20
• 2.1.1 机器学习问题15-16
• 2.1.2 经验风险最小化16-17
• 2.1.3 VC维17-18
• 2.1.4 统计学习推广性的界18-19
• 2.1.5 结构风险最小化19-20
• 2.2 支持向量机理论20-23
• 2.2.1 最优超平面20-22
• 2.2.2 核函数22-23
• 2.3 最小二乘支持向量机23-24
• 2.4 基于支持向量机的故障诊断方法24-27
• 2.4.1 支持向量机多类分类算法24-25
• 2.4.2 基于支持向量机的故障诊断步骤25-26
• 2.4.3 分类算法比较26-27
• 2.5 结论27-28
• 第3章 风电机组齿轮箱故障模式识别28-46
• 3.1 风电机组齿轮箱结构及故障类型28-32
• 3.1.1 风电机组齿轮箱的结构28-30
• 3.1.2 风电机组齿轮箱常见的故障形式30-32
• 3.2 基于小波分析的故障振动信号处理32-41
• 3.2.1 小波变换原理32-33
• 3.2.2 小波包变换原理33-35
• 3.2.3 小波阈值降噪35-39
• 3.2.4 小波包能量特征提取39-41
• 3.3 基于LS-SVM的风电机组齿轮箱故障模式识别41-42
• 3.4 基于神经网络的故障诊断技术42-45
• 3.4.1 BP神经网络42-44
• 3.4.2 BP神经网络在风电机组齿轮箱故障诊断中的应用44-45
• 3.5 结论45-46
• 第4章 基于遗传算法的支持向量机参数选择46-51
• 4.1 遗传算法46-49
• 4.1.1 遗传算法的基本要素46-48
• 4.1.2 遗传算法的特点48-49
• 4.2 GA-LSSVM参数选择49-50
• 4.3 实例分析50
• 4.4 结论50-51
• 第5章 故障诊断系统设计与实现51-59
• 5.1 系统总体结构分析51-53
• 5.1.1 系统总体结构51-52
• 5.1.2 系统主要功能模块设计52-53
• 5.2 技术分析53-56
• 5.2.1 基于ASP技术与SQL数据库相结合技术53-55
• 5.2.2 .NET技术与Matlab混合编程技术55-56
• 5.3 用户系统页面实现56-58
• 5.3.1 用户登录模块实现56-57
• 5.3.2 故障诊断模块实现57-58
• 5.4 结论58-59
• 第6章 总结与展望59-61
• 6.1 研究总结59
• 6.2 研究展望59-61
• 参考文献61-65
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果65-66
• 致谢66

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