基于泛化流形学习的风电机组传动系统早期故障诊断方法研究

【摘要】：风电机组工作在变工况、大温差等恶劣的环境下,使得风电机组各部件容易出现故障,尤其是风电机组传动系统在交变载荷的作用下很容易出现故障,造成机组停机。风电机组传动系统结构复杂、体积庞大,对其进行安装和维护困难,维护费用高,且风电机组传动系统故障导致机组的停机时间长,严重影响发电量,造成经济损失。解决风电机组因传动系统故障导致巨大经济损失的关键是进行风电机组传动系统早期故障诊断,在故障处于萌芽阶段或者故障尚轻微的情况下,对故障进行准确地识别,并据此指导保养和维修工作,提高风电机组运行的可靠性。风电机组传动系统结构复杂、工况不稳定,早期故障特征信号十分微弱且淹没在强噪声环境中,故障特征难以提取;风电机组传动系统的振动监测才开始起步,早期故障样本缺乏系统的、长期的收集,导致早期故障样本稀缺。风电机组传动系统的这些特点导致传统的故障诊断方法难以有效地进行风电机组传动系统早期故障诊断。流形学习是一种非线性数据降维方法,可有效地挖掘非线性数据的内在分布规律和本质信息,已开始应用于机械设备故障诊断中。论文针对风电机组传动系统的特点,在研究和拓展流形学习的基础上,提出了基于泛化流形学习的风电机组传动系统早期故障诊断方法,包括基于无监督流形学习的非线性信号消噪方法、基于监督流形学习的微弱特征提取方法以及基于参数优化的小子样早期故障模式识别方法,以实现风电机组传动系统的早期故障诊断。论文主要研究内容如下:(1)针对风电机组传动系统状态信号具有强烈的非线性干扰噪声的问题,提出基于无监督流形学习的非线性降噪方法。采用小波包分解将信号分解到各频带范围内,并分别对各频带内的小波包分解系数进行相空间重构;根据各信号成分的信噪空间分布,选取相空间重构的参数和信号的本征维数;结合无监督流形学习算法在数据集本质信息挖掘上的优势,采用局部切空间排列(Local tangent space alignment,LTSA)算法将含噪信号从高维相空间投影到低维有用信号空间中,实现信号与噪音的分离,该方法可应用于风电机组传动系统强噪音信号的非线性降噪。(2)针对风电机组传动系统早期故障特征微弱、故障特征难以提取的问题,提出基于监督流形学习的早期微弱故障特征提取方法。构建由多域故障特征组成的高维故障特征集,来更加全面、综合地表征早期故障。提出改进的核空间距离评估敏感特征选取方法,剔除特征集中的干扰特征和噪声特征。研究监督流形学习算法,给出了两种有监督流形学习方法——有监督扩展线性局部切空间排列算法(Supervised extended-local tangent space alignment,SE-LTSA)和改进的有监督局部线性嵌入算法(Enhanced supervised locality linear embedding,ESLLE),以及一种半监督流形学习算法——半监督线性局部切空间排列算法(Semi-supervised local tangent space alignment,SS-LTSA),并给出了新增样本动态嵌入算法来进行动态故障特征提取。监督流形学习算法将早期故障样本标签信息有机地融入维数约简过程,可提高低维故障特征向量的可辨识性,可用于风电机组传动系统早期微弱故障特征提取。(3)针对风电机组传动系统早期故障样本稀缺的问题,提出了基于参数优化的最小二乘支持向量机(Least square support vector machine,LS-SVM)风电机组传动系统小子样早期故障模式识别方法。针对LS-SVM模型参数优化的问题,提出了改进的粒子群优化算法(Enhanced particle swarm optimization,EPSO)。EPSO通过引入局部搜索能力、重新定义粒子搜索速度和自适应调节优化过程的参数,使得EPSO能够快速地寻找到早期故障识别模型的全局最优参数。(4)实现了泛化流形学习方法的系统集成,系统主要包括数据采集、信号分析与处理、早期微弱故障特征提取、早期故障诊断等功能,可应用于风电机组传动系统早期故障诊断,并通过实例应用对系统各子模块进行检验。文章最后对本文的工作进行了总结,并展望下一步的研究方向。 【关键词】：风电机组传动系统 模式识别 流形学习 最小二乘支持向量机 早期故障诊断
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TM315
【目录】：

• 中文摘要3-5
• 英文摘要5-11
• 1 绪论11-25
• 1.1 课题来源11
• 1.2 课题背景和研究意义11-14
• 1.3 风电机组传动系统早期故障诊断方法研究现状14-21
• 1.3.1 风电机组传动系统故障诊断技术研究现状15-19
• 1.3.2 基于流形学习的故障诊断方法研究现状19-21
• 1.4 基于泛化流形学习的风电机组传动系统早期故障诊断存在的难点21-22
• 1.5 本文主要研究内容及结构安排22-25
• 2 基于无监督流形学习的风电机组传动系统振动信号降噪25-49
• 2.1 引言25-26
• 2.2 时域信号噪声向小波系数空间的转化26-29
• 2.2.1 小波包分解26-28
• 2.2.2 时域信号噪声向小波系数空间的转化28-29
• 2.3 相空间重构和无监督流形学习算法29-34
• 2.3.1 相空间重构29-30
• 2.3.2 局部切空间排列算法30-31
• 2.3.3 参数设置31-34
• 2.4 基于无监督流形学习的风电机组传动系统振动信号降噪34-48
• 2.4.1 基于无监督流形学习的振动信号非线性降噪流程34-35
• 2.4.2 仿真信号降噪实验35-43
• 2.4.3 应用实例43-48
• 2.5 本章小结48-49
• 3 基于监督流形学习的风电机组传动系统早期微弱故障特征提取49-89
• 3.1 引言49-50
• 3.2 混合域特征提取50-60
• 3.2.1 故障特征构造50-52
• 3.2.2 故障特征选择52-54
• 3.2.3 实验与分析54-60
• 3.3 有监督流形学习早期故障特征提取60-74
• 3.3.1 改进的有监督线性局部嵌入算法60-62
• 3.3.2 有监督扩展线性局部切空间排列算法62-64
• 3.3.3 迭代新增样本嵌入算法64-66
• 3.3.4 实验与分析66-74
• 3.4 半监督流形学习早期故障特征提取74-80
• 3.4.1 半监督局部切空间排列算法74-77
• 3.4.2 实验与分析77-80
• 3.5 基于监督流形学习的微弱故障特征提取80-87
• 3.5.1 基于监督流形学习的微弱故障特征提取流程80-81
• 3.5.2 实例应用81-87
• 3.6 本章小结87-89
• 4 基于模式识别的风电机组传动系统小子样早期故障辨识89-107
• 4.1 引言89-90
• 4.2 最小二乘支持向量机算法(LS-SVM)90-92
• 4.2.1 支持向量机(SVM)算法90-91
• 4.2.2 最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法91-92
• 4.3 改进PSO参数优化算法92-94
• 4.3.1 PSO参数优化算法92-93
• 4.3.2 改进PSO参数优化算法93-94
• 4.4 基于改进PSO优化最小二乘支持矢量机的早期故障诊断模型94-96
• 4.5 实验验证及实例应用96-105
• 4.5.1 齿轮箱故障诊断实验96-102
• 4.5.2 EPSO优化参数的LS-SVM在风电机组传动系统状态辨识中的应用102-105
• 4.6 本章小结105-107
• 5 系统集成及应用107-121
• 5.1 引言107
• 5.2 系统软件功能实现107-114
• 5.3 应用实例114-120
• 5.4 本章小结120-121
• 6 结论与展望121-125
• 6.1 结论121-122
• 6.1.1 全文总结121-122
• 6.1.2 主要创新点122
• 6.2 研究展望122-125
• 致谢125-127
• 参考文献127-139
• 附录139-140
• A. 作者在攻读博士学位期间发表的论文目录139-140
• B. 作者在攻读博士学位期间参加的科研项目140

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