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针对常规水力机组故障类型识别需要人工参与、识别效率低下的问题,借助轴心轨迹图片蕴含的丰富信息,在引入细粒度模型对故障严重程度进行区分的基础上,提出了一种基于卷积神经网络的水力机组轴心轨迹类型的智能识别方法.该方法先建立了4种故障严重程度的评判标准和对应的2种水电机组轴心轨迹细粒度数据库;利用改进过卷积层与池化层参数的卷积神经网络模型对数据库进行了模拟计算,并和全连接网络进行了对比分析.结果证明该模型对轴心轨迹故障类型的识别率达到了98.75%,对严重程度的识别率达到了98.33%,该方法提出的关于细粒度分类的有量纲指标相比量纲一指标拥有更优的状态描述能力,也符合水力机组故障诊断的发展趋势,因此基于卷积神经网络技术的轴心轨迹识别算法对于机组故障诊断具有重要价值. 相似文献
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风电产业的迅速发展对风力发电机组齿轮箱运行的稳定性和高效性提出了很高的要求,为了降低由于振动导致的齿轮箱故障,提高机组工作的可靠性,需要探求降低齿轮箱故障的有效途径。文章以齿轮转子动力学为理论依据,以改变齿轮转子系统固有频率为目的,结合风力发电机组高速传动系统的实例,运用有限元方法,模拟齿轮转子系统在耦合与非耦合情况下的动态振动过程,计算系统的各阶模态值;研究改变系统元件的几何参数对系统固有频率的影响;提出改变系统固有频率避免共振的有效途径,并以风力发电机组的两级平行轴齿轮转子系统来验证方法的可行性。 相似文献
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泵站机组故障诊断是指在一定的工作环境下查明泵站机组系统某种功能失调的原因或性质,判断劣化状态的部位或部件,以及预测状态劣化的发展趋势等。本文利用改进的RBF神经网络,对经过不变矩处理的轴心轨迹特征参数进行了故障模式的自动识别,针对RBF神经网络隐层节点难以选择的的难题,提出了一种新的聚类算法——改进RBF混合聚类算法。该算法,可自动确定最优的聚类区数,同时可使最终的聚类中心合理地分布在数据空间中。仿真结果验证了该方法的可行性。 相似文献
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自走式连续作业打捆机是一款实现不停机连续打捆作业的新型秸秆收集装备,其关键功能部件齿轮箱发生故障会严重影响正常打捆工作。针对齿轮箱故障的防控和监测,提出一种结合粗糙集和遗传算法的故障诊断方法。该方法使用时域频域分析得到的多项故障特征参数作为条件属性,故障类型作为决策属性,并利用自适应遗传算法得到决策规则表,实现无需先验信息的属性约简和故障诊断。在齿轮箱故障诊断试验中,分别对不同故障类型进行信号采集和诊断分析,结果显示:该方法在无先验信息的条件下将12项故障特征参量约简为3项,根据决策规则表进行故障诊断的准确率为100%,结果表明该方法能准确判断故障的发生和故障类型,对实现故障监测和防控具有重要意义。 相似文献
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薛延刚 《排灌机械工程学报》2016,34(5):455-460
为了准确判断水轮机组的故障,提高水轮机组诊断的精确性,建立了EMD-Multi-fractal spectrum和改进BP神经网络相结合的机组振动故障诊断模型.选取水轮发电机组不同工况下的轴系正常、轴承油膜涡动、转子部件不平衡、转子不对中等状态,采集各状态下的振动信号.经过经验模态分解得到振动信号波各种故障信号的EMD分量,根据信号波形趋势图由EMD系数提取出波形样本,再由多重分形谱算法提取波形样本的特征值alpha(q), f(q),将该特征向量作为BP神经网络的输入进行分类识别.将训练好的神经网络应用于全部样本,得到测试正确率为100%.该模型用波形提取信号特征代替了传统的频谱特性,并结合先进的多重分形谱进行诊断识别,为水轮发电机组故障诊断提供了一种新的思路.应用信号采集于水电厂运行的水轮机,根据诊断的结果对轴系各个部件进行局部校正,通过检测发现振动和摆度都大大减弱.该方法提高了检测精度,增强了人机交互性,具有重要的理论意义和实用价值. 相似文献
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《排灌机械工程学报》2017,(12)
为了提高水轮机组诊断的精确性,提出应用时间序列模糊贴近度特征提取轴心轨迹特征参数,通过改进SVM模型并引入故障分类准确性判定因子对参数化的水电机组轴心轨迹开展了智能诊断.应用改进SVM对时间序列特征引入正确率、错误分类率计算方法,从而对诊断后轴心轨迹分类准确性进行判定,由此促进运行状态设备智能诊断,提高故障诊断系统的自动诊断水平及准确率;引入多类分类支持向量机算法、分类准确度判断解决异常状态下机组轴心轨迹特征参数无法识别、识别率低的问题.通过对改进扩展时序距离时间序列贴近度度量算法的应用解决了水电机组实时轴心轨迹特征参数准确性差和实时性差的问题.该方法提高了检测精度,同时增强了人机交互性,具有重要的理论意义和实用价值. 相似文献
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基于不变矩和神经网络的泵机组轴心轨迹自动识别 总被引：2，自引：0，他引：2
基于泵机组故障信号处理的需要,介绍了不变矩原理,同时对神经网络建模,包括其样本获取进行了详细讨论;由于泵机组的多种故障与表征其运行状态的轴心轨迹形状有关,根据不变矩的平移、伸缩和旋转不变性特征,对实时检测的轴心摆度信号进行不变矩处理,利用BP型神经网络对其进行模式识别,进而判断出轴心轨迹的形状．为了弥补泵机组用于神经网络训练样本的不足,采用数值模拟与现场测试相结合的方法,将获取的所有样本进行求不变矩处理,并连同样本对应的实际形状作为神经网络的训练样本．网络训练完成后,将其输出结果与轴心轨迹图形进行比较验证．以山西大禹渡泵站水泵机组故障检测及诊断为例,在样本中选取其中的10组数据,比较的结果表明神经网络自动识别的结果准确．该方法为泵机组轴心轨迹自动识别和实现泵机组故障诊断智能化提供了依据． 相似文献
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针对某泵站立式混流泵机组异常振动现象,采用低频振动传感器和电涡流传感器,分别测试开机过程和正常运行时水泵机组下机架、泵盖、外筒体振动以及主轴摆度.基于希尔伯特-黄变换进行试验数据处理,获得了测试信号位移峰峰值,通过提取稳定运行时的振动信号特征向量,对故障类型进行识别;在此基础上,通过分析开机过程信号时频变化情况,寻找诱发机组异常振动的故障原因.现场振动测试分析结果表明:稳定运行时机组振动频率主要集中在转频附近,且主轴轴心轨迹成椭圆形,可诊断其故障类型属于转子不平衡;在开机过程中,主轴的轴心轨迹紊乱,开机瞬间机组的振动值为正常运行时振动值的473倍,据此可判断出在此刻机组内部产生了强大的冲击力,进而引起转子不平衡运转.采用希尔伯特-黄变换法能够准确获取水泵振动信号的时频特征,尤其对分析处理高度非线性的被测信号具有很强的优势,而开展开机过程中的振动测试研究,也为水泵故障诊断分析方法开辟了一条新途径. 相似文献
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以共轨柴油车定性特征参数与定量特征参数为输入变量,构建了5层架构的模糊神经网络智能诊断模型,提出了基于置信度 D-S理论二级融合的故障诊断模式,给出了网络的学习过程以及训练方式。通过仿真推理表明,该智能诊断系统以特征信号为融合的故障诊断模式更能准确定位故障,表明该系统研究的可行性。 相似文献
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基于小波分析和BP神经网络的滚动轴承的故障诊断 总被引：1，自引：0，他引：1
谢培甫 《农业装备与车辆工程》2006,(2):45-47
提出了一种基于小波分析和BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法，首先采用小波包对滚动轴承振动信号进行分解与重构，然后提取重构后振动信号的峭度值，将峭度值作为特征参数输入神经网络，进行故障模式识别。通过对实验数据的分析信号表明，能有效地识别滚动轴承工作状态与故障类型。 相似文献
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为了实现对风电机组传动链结构及运行过程的监测与诊断,结合单一的物理仿真或单一的经验.利用风电机组传动链在线状态监测系统采集数据并预处理,采用FFT,FNN和专家系统推理机对不同类型的故障进行诊断,采用决策融合技术对诊断结果进行优化,构建风电机组传动链在线综合状态监测与故障诊断系统.将该系统与风电场CMS系统和SCADA系统相结合,对风电机组进行状态监测与故障诊断.以某风电场主轴轴承故障为例,分析振动幅值、故障发生时间、故障部位及故障程度,根据诊断情况,给出了专家意见.该系统具有很强的通用性、适应性、容错性和易实现性,提高了分析问题、推理及优化、远程诊断分析能力,达到了较高的智能化水平等建议. 相似文献
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为了获取更多的风能,针对升力型垂直轴风力机趋于大型化设计而造成的垂直轴风力机起动困难的问题,提出了一种升阻复合型的新型垂直轴风力机.在保持其升力叶片不变的前提下,利用Fluent数值模拟,建立9种升阻复合风力机数值模型,研究了阻力叶片圆弧半径和相对主轴的距离对其起动性能与运行效率的影响规律.得到阻力叶片最佳的尺寸与位置组合后,与纯升力型的垂直轴风力机进行了比较. 结果表明:在起动性能方面,阻力叶片圆弧半径与相对主轴的距离越大,风力机的起动性能越好.在运行效率方面,当尖速比为0.5~1.0时,阻力叶片圆弧半径和相对主轴的距离的变化,对风力机功率系数影响不大;当尖速比超过1.0之后,阻力叶片圆弧半径与相对主轴的距离变大,会使风力机的功率系数减小.升阻复合型风力机虽运行效率有所降低,但起动性能明显提升. 相似文献
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为了探明Savonius风力机参数对其静态起动性能的影响,以重叠比为研究对象,选取重叠比分别为0,02,05这3种Savonius风力机模型,利用PIV测试系统对一定雷诺数、不同方位角下模型叶片周围流场进行试验,同时利用CFD计算软件对相应模型叶片进行数值模拟计算,分析模型叶片的力矩特性和周围流场．通过对比试验结果和计算结果来揭示具有不同重叠比的Savonius风力机在不同方位角条件下涡的分布情况以及能量利用规律．结果表明,当Savonius风力机叶片之间存在重叠比时可以消除叶片附着面附近的涡,使流动更加稳定,提升转矩系数,从而提高Savonius风力机的静态起动性能;然而当重叠比过大时会导致气流在间隙处的流向不明显,易产生新的涡使其静态起动力矩减弱,因此只有适当的重叠比才对改善Savonius风力机静态起动性能有帮助． 相似文献
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为了提高H型风轮的自启动性能,探索性地设计了一种仅有前缘和一个翼面的新颖翼型,并对采用该翼型的H型风轮进行风洞试验,分别测试了H型风轮在多个风速下的空载启动性能和功率输出特性,分析了雷诺数效应及翼型对于不同实度风轮的适用性.结果表明:采用新颖翼型的H型风轮能够低风速启动,具有较好的启动性能,该翼型对于提高大实度风轮的启动性能尤其明显;采用该翼型的大实度风轮以阻力为主要驱动力,本质上属于阻力型风力机,然而具有较高的风能利用系数.综合启动性能和功率输出特性,文中设计的翼型适用于大实度H型风轮. 相似文献
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垂直轴风力机叶片动态失速数值模拟 总被引：2，自引：0，他引：2
利用数值计算方法研究了一种典型的大高径比垂直轴风力机叶片动态失速现象。在验证数值计算方法可靠的基础上,结合速度矢量图和涡量图,研究了8 m/s风速时风力机在不同尖速比下叶片动态失速现象以及风轮尺寸改变时风轮动态失速流场及其对风力机功率系数的影响规律。研究表明,尖速比过低,增大弦径比和叶片数均导致叶片动态失速和气流分离呈现加剧趋势,削弱风力机的气动性能。对用于城市风力发电的大高径比垂直轴风力机,应使其在最佳尖速比下运行,同时控制弦径比在0.2~0.4之间,叶片数为3或4,以获得较好的气动性能。 相似文献
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为降低风力机风轮的振动,提出一种用于小型风力机的双叉式叶尖结构改型设计方案,通过风轮模态试验与风轮振动特性试验,测出改型设计前后风轮的模态参数、振动频率与振动加速度幅值,研究不同夹角的双叉式叶尖结构对风力机风轮振动特性的影响.通过对比未改型风轮与双叉式叶尖结构风轮的试验.结果发现:双叉式叶尖结构使风轮的二阶到四阶固有频... 相似文献