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基于SSA-IWT-EMD的滚动轴承故障诊断方法 被引量：3
1
作者 雷春丽 焦孟萱 +3 位作者 樊高峰 刘世超 薛林林 李建华 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第4期1152-1162,共11页
针对小波阈值降噪不充分及经验模态分解(EMD)特征频率提取不明显的问题,提出一种基于麻雀搜索算法-改进小波阈值-EMD(SSA-IWT-EMD)的滚动轴承故障诊断方法。引入2个调节因子,提出一种IWT函数,克服了传统软硬阈值的缺点,并运用SSA对其各... 针对小波阈值降噪不充分及经验模态分解(EMD)特征频率提取不明显的问题,提出一种基于麻雀搜索算法-改进小波阈值-EMD(SSA-IWT-EMD)的滚动轴承故障诊断方法。引入2个调节因子,提出一种IWT函数,克服了传统软硬阈值的缺点,并运用SSA对其各参数进行全局寻优,实现滚动轴承信号降噪。提出一种综合指标P对EMD产生的分量进行选取重构,突出信号的故障特征信息。采用包络谱分析实现轴承的故障诊断。仿真和实测结果验证了所提方法的有效性;同时与单一指标选取分量的方法及文献方法进行对比,说明了综合指标P和所提方法具有更强的降噪能力及特征提取能力,包络谱幅值及倍频成分更明显,可以更好地实现对滚动轴承的故障诊断。 展开更多
关键词 滚动轴承 改进阈值 综合指标 经验模态分解 故障诊断
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基于残差收缩卷积和GSoP注意力机制的旋转机械故障诊断
2
作者 刘保罗 李晨 +1 位作者 聂雅琳 王国勇 《振动与冲击》 北大核心 2025年第13期277-287,共11页
针对强背景噪声与变载荷工作环境下,振动信号有效特征难以提取,故障诊断准确率低、泛化能力差的问题,提出了一种结合残差收缩卷积和全局二阶池化(global second-order pooling,GSoP)注意力机制的旋转机械故障诊断方法。该方法通过软阈... 针对强背景噪声与变载荷工作环境下,振动信号有效特征难以提取,故障诊断准确率低、泛化能力差的问题,提出了一种结合残差收缩卷积和全局二阶池化(global second-order pooling,GSoP)注意力机制的旋转机械故障诊断方法。该方法通过软阈值滤波技术与多通道、多尺度卷积相结合,构建残差收缩卷积,并在软阈值滤波基础上加入注意力因子,以抑制不相关特征并增强有效特征。此外,利用高阶统计建模思想,在残差收缩卷积层之后引入GSoP注意力机制,通过高层信道特征图的二阶统计信息提升模型判别性特征的提取能力。最后,利用凯斯西储大学轴承数据集和康涅狄格大学的齿轮箱数据集进行测试试验,所提方法在6 dB信噪比条件下分别实现了98.84%和99.41%的诊断准确率,在变噪声和变负载条件下,诊断性能均优于对比组模型。试验结果表明,所提方法在复杂工作环境下具有较好的故障识别能力和泛化能力。 展开更多
关键词 故障诊断 旋转机械 软阈值 全局二阶池化(GSoP)
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抗拜占庭节点的Raft改进算法研究
3
作者 王小伟 李杰 《河南理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期145-153,共9页
目的为解决原始Raft算法无法处理由拜占庭节点引发的恶意竞选问题和日志易篡改问题,方法提出一种能够抵抗拜占庭节点的AntiB-Raft(anti-Byzantine Raft)算法。在候选者请求更换Leader(领导者)阶段,采用心跳监测门限机制确定候选者是否... 目的为解决原始Raft算法无法处理由拜占庭节点引发的恶意竞选问题和日志易篡改问题,方法提出一种能够抵抗拜占庭节点的AntiB-Raft(anti-Byzantine Raft)算法。在候选者请求更换Leader(领导者)阶段,采用心跳监测门限机制确定候选者是否可以成功获得足够的选票成为Leader,约定只有当超过半数节点都认定当前Leader宕机的情况下,候选者才能获得超过半数的选票进而成为新的Leader,防止拜占庭节点在当前Leader未宕机的情况下恶意拉取选票导致正常Leader被更换;在日志校验阶段,采用迭代哈希算法进行日志加密,并选择合适的校验时机进行日志校验,约定每经过K笔交易或Leader更换时进行一次日志校验,确保已经同步的日志正确无误;日志校验过程中,当日志校验失败时采用二分法快速回滚,可以迅速定位到问题日志位置并进行重传操作,大大提高工作效率。结果模拟100节点选举过程,Raft算法中恶意候选者获得选票数超过50%,替换掉正常的Leader,本文算法、RB-Raft算法均未超50%,避免了恶意拉票;抗拜占庭方面,Raft算法无法识别错误日志,而AntiB-Raft算法错误日志识别率可达100%,且共识时延比已有算法RB-Raft降低了28%。结论本文所提算法AntiBRaft具备抗拜占庭能力,与已有算法RB-Raft相比降低了共识时延,效率得到了明显提升。 展开更多
关键词 RAFT 共识机制 拜占庭容错 迭代哈希 心跳门限
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基于自适应滑模观测器的级联H桥光伏逆变器开路故障诊断方法
4
作者 郑征 薄佳林 李斌 《电力系统保护与控制》 北大核心 2025年第20期120-130,共11页
为实现级联H桥(cascaded H-bridge,CHB)光伏并网逆变器单管和双管开路故障诊断,提出了一种基于自适应滑模观测器的开路故障诊断方法。首先基于CHB光伏逆变器混合逻辑动态(mixed logic dynamic,MLD)模型设计自适应滑模观测器,并根据实际... 为实现级联H桥(cascaded H-bridge,CHB)光伏并网逆变器单管和双管开路故障诊断,提出了一种基于自适应滑模观测器的开路故障诊断方法。首先基于CHB光伏逆变器混合逻辑动态(mixed logic dynamic,MLD)模型设计自适应滑模观测器,并根据实际电流和估计电流设计故障检测变量。其次根据直流侧电容电压设计电压阈值进行故障模块定位。然后通过电流残差构造故障定位变量,比较故障状态下自适应滑模观测器的电流残差变化以实现对角管的区分。最后设计前次故障状态下的自适应滑模观测器实现双管开路故障诊断。实验结果表明,所提出的诊断方法可在一个基波周期内准确识别任意位置的单管和双管故障,诊断速度快、鲁棒性强。 展开更多
关键词 级联H桥 自适应滑模观测器 电压阈值 电流残差 故障诊断
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基于反行波波前瞬时能量谱的深远海风电经柔直并网系统的双端行波故障测距方法
5
作者 刘乐 陈旭明 +5 位作者 康小宁 马晓伟 李诗闯 赵勃扬 李昕盈 刘鑫 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第3期86-94,共9页
现有的行波测距方法的精确性和可靠性受到保护采样频率、强噪声干扰、短故障距离、高过渡电阻等因素的严重影响,对此提出一种基于小波自适应阈值降噪(AWTD)和结合变分模态分解(VMD)的Hilbert变换的双端行波故障测距方法。利用AWTD算法... 现有的行波测距方法的精确性和可靠性受到保护采样频率、强噪声干扰、短故障距离、高过渡电阻等因素的严重影响,对此提出一种基于小波自适应阈值降噪(AWTD)和结合变分模态分解(VMD)的Hilbert变换的双端行波故障测距方法。利用AWTD算法对故障反行波数据进行降噪预处理。通过VMD算法提取蕴含故障距离信息的高频本征模态函数。利用Hilbert变换获得第5层本征模态函数的瞬时能量谱,并通过瞬时能量谱的最大值实现对线路两端反行波波头的标定,得到行波抵达保护测量点的精确时间,从而结合线路两端行波波速度预测故障距离。在PSCAD/EMTDC与RTDS仿真平台中搭建双端与三端典型深远海风电并网模型进行大量测试,结果表明,所提测距方法不受故障电阻、故障类型的影响,在不同采样频率、近端故障、强噪声干扰与实时仿真环境下,均能实现精准的故障定位,具有一定工程应用价值。 展开更多
关键词 深远海风电 行波故障测距 小波自适应阈值降噪 变分模态分解 HILBERT变换 瞬时能量谱
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基于ICEEMDAN和改进小波阈值的输电线路故障行波信号降噪 被引量：1
6
作者 王玲桃 任宏伟 +2 位作者 王紫瑜 王韦涛 李健 《电子设计工程》 2025年第12期56-61,共6页
为了有效地滤除输电线路故障行波信号中的噪声,提出一种基于改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,ICEEMDAN)和改进小波阈值相结合的降噪方法。该方法通... 为了有效地滤除输电线路故障行波信号中的噪声,提出一种基于改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(Improved Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,ICEEMDAN)和改进小波阈值相结合的降噪方法。该方法通过ICEEMDAN将含噪的故障行波信号分解为一系列频率逐渐降低的固有模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),根据复合多尺度散布熵(Composite Multi-scale Dispersion Entropy,CMDE)将IMF划分为噪声分量和真实分量,利用改进小波阈值对噪声分量降噪处理,并与有用的真实分量重构,得到最终所需的故障行波信号。实验结果表明,与小波阈值降噪、ICEEMDAN降噪和ICEEMDAN-CMDE-小波阈值降噪方法相比,所提方法降噪后信噪比平均提升了19.1%、均方根误差平均降低了20.9%,能够更加真实地反映故障行波信号的特征。 展开更多
关键词 输电线路故障行波 ICEEMDAN 改进小波阈值 复合多尺度散布熵 信号降噪
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基于FSWT-DRSN的滚动轴承故障诊断方法
7
作者 郭正刚 孙磊 +1 位作者 王贺 周正天 《机械设计与制造工程》 2025年第8期77-82,共6页
针对现有滚动轴承故障诊断算法在噪声背景下诊断精度低、稳定性差的问题,提出了基于FSWT-DRSN的滚动轴承故障诊断方法。首先,将一维振动信号进行频率切片小波变换,生成时频图。其次,结合软阈值、注意力机制和深度残差网络构建深度残差... 针对现有滚动轴承故障诊断算法在噪声背景下诊断精度低、稳定性差的问题,提出了基于FSWT-DRSN的滚动轴承故障诊断方法。首先,将一维振动信号进行频率切片小波变换,生成时频图。其次,结合软阈值、注意力机制和深度残差网络构建深度残差收缩网络(DRSN),实现对含噪样本自适应设置阈值,提升网络的抗噪性和稳定性。最后,将预处理过的时频图输入模型进行训练,实现滚动轴承故障分类。与现有的SVM、CNN和ResNet算法相比,FSWT-DRSN诊断精度更高且稳定性好,在噪声干扰下有出色的诊断性能。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 深度残差收缩网络 软阈值化
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基于电流矢量分析的PMSM系统开路故障诊断方法 被引量：3
8
作者 赵金涛 郭凯凯 +1 位作者 高雄 丁志强 《电机与控制应用》 2025年第1期64-73,共10页
【目的】针对永磁同步电机(PMSM)系统开路故障诊断方法中电流检测法在利用归一化电流平均值进行开路故障检测和定位时需要根据经验设置故障诊断阈值的问题,本文提出了一种基于电流矢量分析的自适应诊断阈值方法。【方法】通过Park归一... 【目的】针对永磁同步电机(PMSM)系统开路故障诊断方法中电流检测法在利用归一化电流平均值进行开路故障检测和定位时需要根据经验设置故障诊断阈值的问题,本文提出了一种基于电流矢量分析的自适应诊断阈值方法。【方法】通过Park归一化电流平均值对绝缘栅双极晶体管(IGBT)开路故障进行诊断。首先,根据归一化三相定子电流的平均值得到了故障检测变量,利用归一化三相定子电流的绝对平均值建立故障诊断自适应阈值,从而确定故障诊断准则,实现故障的检测和定位。然后,介绍了冠豪猪优化(CPO)算法和最小二乘支持向量机(LSSVM),并以LSSVM作为基础故障分类模型,把故障检测变量作为故障分类模型的故障特征向量,利用CPO算法对LSSVM分类模型进行优化。最后,基于Matlab/Simulink搭建IGBT开路故障诊断的仿真模型,并利用优化后的故障分类模型对本文所研究的四类故障进行分类预测。【结果】仿真结果表明,在IGBT发生开路故障后由Park矢量模值归一化的三相定子电流的绝对平均值所建立的故障诊断自适应阈值会随着不同开路故障类型中故障IGBT的位置自适应地发生变化,经CPO算法优化后的LSSVM分类模型的故障分类准确率达到了99.21%。【结论】本文所提方法不仅能够弥补电流检测法的不足,还具有较高的故障分类准确率,在IGBT开路故障分类方面具有明显的优势且能够获得最佳故障诊断性能。 展开更多
关键词 永磁同步电机 故障诊断 自适应阈值 冠豪猪优化算法 最小二乘支持向量机
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面向机场信息系统的智能化运维方案
9
作者 付哲 严巍 +5 位作者 胡秋明 潘振杰 班天 李雪鸥 王泽霖 杨宏宇 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第10期72-79,117,共9页
针对机场信息系统传统运维方案难以充分利用系统中的各类监控数据从而导致故障排查和定位困难等问题,提出一种面向机场信息系统的智能化运维方案。提出一种基于CatBoost模型的动态阈值预测方法,通过时间序列预测动态阈值。提出一种基于... 针对机场信息系统传统运维方案难以充分利用系统中的各类监控数据从而导致故障排查和定位困难等问题,提出一种面向机场信息系统的智能化运维方案。提出一种基于CatBoost模型的动态阈值预测方法,通过时间序列预测动态阈值。提出一种基于故障告警信息关联分数算法的故障原因分析方法,通过计算时间窗口内告警信息的关联分数绘制故障树,实现故障原因分析。实验结果表明,该方案可实现机场信息系统故障的快速排除并确保机场保障资源的合理配置,从而解决民用航空机场信息系统的运维难题。 展开更多
关键词 机场信息系统 动态阈值预测 故障原因分析 智能化运维
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基于自适应小波阈值的皮带机故障声音信号去噪算法研究 被引量：2
10
作者 李磊 江帅帅 +1 位作者 徐崇杰 沙明璇 《控制工程》 北大核心 2025年第4期699-706,共8页
皮带机的声音信号包含了大量的运行状态信息,因此采集声音信号对皮带机的故障诊断至关重要。传统的小波阈值去噪算法无法满足强噪声背景下提取微弱声音信号的要求。因此,对传统的小波阈值去噪算法进行了改进,提出了具有自适应小波阈值... 皮带机的声音信号包含了大量的运行状态信息,因此采集声音信号对皮带机的故障诊断至关重要。传统的小波阈值去噪算法无法满足强噪声背景下提取微弱声音信号的要求。因此,对传统的小波阈值去噪算法进行了改进,提出了具有自适应小波阈值的连续型低误差小波阈值函数。自适应小波阈值为关于分解层数的分段函数,与分解层数成反比,能更好地适应噪声系数随小波分解层数的增加而减小的特征。实验结果表明,与硬阈值去噪算法、软阈值去噪算法和小波模极大值去噪算法相比,改进后的算法对皮带机声音信号的去噪能力更强,对原始信号的重构更精确。 展开更多
关键词 声音信号 小波去噪 皮带机故障 自适应小波阈值函数
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基于PPCs-VT特征选择的轴承故障诊断方法研究 被引量：1
11
作者 张潇荷 文振华 +1 位作者 刘继伦 张家兴 《郑州航空工业管理学院学报》 2025年第3期88-96,共9页
特征参数是反映轴承健康状态的关键指标,也是进行精准故障诊断的基础。提出了一种融合皮尔逊相关系数(Pearson correlation coefficient,PPCs)与方差阈值(Variance Threshold,VT)的特征选择算法,能够剔除冗余特征并精准评估特征间的差... 特征参数是反映轴承健康状态的关键指标,也是进行精准故障诊断的基础。提出了一种融合皮尔逊相关系数(Pearson correlation coefficient,PPCs)与方差阈值(Variance Threshold,VT)的特征选择算法,能够剔除冗余特征并精准评估特征间的差异性。首先通过计算特征间的相关系数的绝对值之和以及每个特征的方差并进行降序排列,根据两个序列的分配权重来对各个特征计算综合得分,筛选出既无冗余又具有显著区分能力的特征,然后结合随机森林(Random Forest,RF)等常用的模式识别方法进行故障诊断识别。最后通过动力传动系统轴承故障台架所获取的实验数据以及凯斯西储大学轴承数据集对所用方法进行验证,并和单一特征选择方法进行了对比;结果表明所用方法在特征选择能力上表现出更强的优势,显著提升了故障诊断的效率。 展开更多
关键词 皮尔逊相关系数 方差阈值 随机森林 轴承故障诊断
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基于阈值参数判决筛选的航空发动机主轴承故障特征提取方法 被引量：5
12
作者 沙云东 赵俊豪 +3 位作者 栾孝驰 赵宇 张域斌 张引 《航空动力学报》 北大核心 2025年第3期262-273,共12页
针对航空发动机中滚动轴承微弱故障信号受环境噪声影响提取困难的问题,提出一种基于阈值参数判决筛选的航空发动机主轴承故障特征提取方法。为了自适应选择变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)中的参数,采用粒子群算法(P... 针对航空发动机中滚动轴承微弱故障信号受环境噪声影响提取困难的问题,提出一种基于阈值参数判决筛选的航空发动机主轴承故障特征提取方法。为了自适应选择变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)中的参数,采用粒子群算法(PSO)对VMD算法中的参数进行优化,将其作为前置参数来处理传感器收集到的轴承原始振动信号,得到K个模态分量;其次提出一种新的参数调和公式,该公式将峭度和相关系数平衡融合为一个参数P,然后基于阈值参数准则划分筛选出高信噪比信号,整合高信噪比信号产生新的振动信号;最后通过包络谱提取出轴承微弱故障特征。结果表明:参数调和公式与阈值参数判决方法能平衡峭度和相关系数之间的关系,滤除了峭度值较高但有效信息少的分量,该方法可有效提取滚动轴承简单及复杂传递路径下的故障特征,为航空发动机主轴承故障复杂信号处理和诊断提供了有效手段。 展开更多
关键词 滚动轴承 变分模态分解 参数调和公式 阈值参数 故障诊断 航空发动机
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基于深度极限学习机的旋转机械故障诊断技术分析
13
作者 串俊刚 刘勇 +1 位作者 沈涛 陈琪 《机械管理开发》 2025年第8期106-110,113,共6页
旋转机械在各个领域都有着至关重要的作用,一旦其出现故障,将极大地影响生产的质量,因此,提出基于深度极限学习机的旋转机械故障诊断方法。依据旋转机械结构及其故障原因,选取深度极限学习机作为旋转机械故障诊断模型,采集旋转机械振动... 旋转机械在各个领域都有着至关重要的作用,一旦其出现故障,将极大地影响生产的质量,因此,提出基于深度极限学习机的旋转机械故障诊断方法。依据旋转机械结构及其故障原因,选取深度极限学习机作为旋转机械故障诊断模型,采集旋转机械振动信号,经小波阈值去噪及9层小波分解后获取旋转机械故障特征向量,将其作为深度极限学习机输入,通过无监督特征表示和监督特征分类,输出旋转机械故障状态。分析实验结果可知:小波阈值去噪后的旋转机械振动信号在4种运转状态的时域波形存在明显差异,能够区别出旋转机械不同运转状态;该方法可依据小波能量特征差异精准诊断旋转机械故障状态。 展开更多
关键词 深度极限学习机 旋转机械 故障诊断 小波阈值 无监督 转子不平衡
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改进VMD+WOA-KELM诊断收割机齿轮故障
14
作者 许太白 周晨露 +2 位作者 徐菲 赵广全 曾宁 《拖拉机与农用运输车》 2025年第2期44-49,共6页
为了提高联合收割机变速箱齿轮非线性、非平稳振动信号的识别精度,本文提出了一种全新的变速箱齿轮故障诊断方法。该方法结合了小波阈值去噪,以样本熵作为适应度函数的遗传算法优化变分模式分解,以及基于标准鲸鱼算法优化KELM参数选择的... 为了提高联合收割机变速箱齿轮非线性、非平稳振动信号的识别精度,本文提出了一种全新的变速箱齿轮故障诊断方法。该方法结合了小波阈值去噪,以样本熵作为适应度函数的遗传算法优化变分模式分解,以及基于标准鲸鱼算法优化KELM参数选择的WOA-KELM模型。首先,运用小波阈值去噪方法对振动信号进行预处理,以此减少噪声干扰。其次,利用以样本熵为适应度函数的遗传算法对变分模式分解的参数进行优化,再通过优化后的VMD提取故障特征信息。之后,建立WOA-KELM故障诊断模型,利用该模型对故障特征集开展训练与识别工作。实验数据从多个不同方面证实了这种方法的有效性。当保留合适的模型参数时,该模型的故障识别率可达到94%以上。 展开更多
关键词 小波阈值去噪 GA-VMD样本熵 WOA-KELM 变速箱故障 联合收割机
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牵引整流器单管IGBT开路故障诊断
15
作者 党忆涵 徐传芳 王绍祖 《电机与控制应用》 2025年第3期294-304,共11页
【目的】牵引整流器与牵引逆变器是列车牵引变流器的重要组成部分,牵引整流器主要由绝缘栅双极晶体管(IGBT)、谐振电路以及直流侧电容等部件组成,其故障频率高于牵引逆变器,且IGBT发生开路故障时不会引发大幅过电流或过电压等明显现象,... 【目的】牵引整流器与牵引逆变器是列车牵引变流器的重要组成部分,牵引整流器主要由绝缘栅双极晶体管(IGBT)、谐振电路以及直流侧电容等部件组成,其故障频率高于牵引逆变器,且IGBT发生开路故障时不会引发大幅过电流或过电压等明显现象,诊断和保护相对较难。为此,本文提出了一种基于混合逻辑动态(MLD)模型与自适应阈值的牵引整流器IGBT开路故障诊断算法。【方法】首先,在阐述牵引整流器工作原理的基础上,建立了牵引整流器的MLD模型并估计网侧电流。然后,对单管IGBT开路故障时网侧电流实际值与估计值之间的残差进行了分析。最后,设计自适应阈值进行故障诊断,并依据自适应阈值的变化区分IGBT发生开路故障的位置,进而提出基于MLD模型与自适应阈值的牵引整流器IGBT开路故障诊断算法,实现IGBT的开路故障诊断与定位。【结果】基于Matlab/Simulink平台建立MLD模型并引入自适应阈值对所提算法的有效性进行仿真验证。仿真结果表明该故障诊断方法能够在几百微秒内检测到IGBT发生开路故障,并能够准确定位到开路IGBT,且存在外界干扰时,不会产生误诊断。【结论】基于MLD模型与自适应阈值的IGBT开路故障诊断算法能够快速检测并定位到故障IGBT。与传统MLD故障诊断算法相比,所提算法能够有效解决不同IGBT开路时的阈值选择问题,且故障诊断精度高,对外界干扰具有很强的鲁棒性。 展开更多
关键词 牵引整流器 绝缘栅双极晶体管开路故障 混合逻辑动态模型 自适应阈值 故障诊断
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基于对抗自编码器和自适应阈值的滚动轴承故障预警方法 被引量：1
16
作者 李涛 田宏业 +1 位作者 陶沙 刘朋 《船舶力学》 北大核心 2025年第1期110-122,共13页
针对目前工程实际中故障预警存在敏感特征组合构建困难、完备的故障样本稀缺和预警阈值设定不准确等难题,提出一种基于对抗自编码器(AAE)和自适应阈值的滚动轴承故障预警方法。将预处理后的正常样本频谱数据作为AAE训练数据进行自编码... 针对目前工程实际中故障预警存在敏感特征组合构建困难、完备的故障样本稀缺和预警阈值设定不准确等难题,提出一种基于对抗自编码器(AAE)和自适应阈值的滚动轴承故障预警方法。将预处理后的正常样本频谱数据作为AAE训练数据进行自编码器网络和对抗网络训练,并计算自编码器重构误差和保留编码网络;利用编码器逐层提取服从先验分布的低维特征,结合重构误差和相似性度量构建健康指标,并基于贝塔分布进行健康指标概率密度分布拟合以自适应确定阈值;将测试数据经相同步骤处理后与阈值比较,判别异常。利用两类滚动轴承数据集验证所提方法,试验结果表明所提方法具有优异的故障预警性能和自适应性,能够实现早期微弱故障预警。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障预警 对抗自编码 健康指标 贝塔分布 自适应阈值
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采用改进Transformer模型的滚动轴承声振信号故障诊断方法 被引量：4
17
作者 施杰 张威 +2 位作者 李志 陈立畅 杨琳琳 《电子测量技术》 北大核心 2025年第11期105-116,共12页
现有故障诊断方法多采用“单信号-单模型”的专用架构,对不同传感信号需构建独立的诊断模型。这类方法在实际应用中存在模型泛化能力有限、跨信号类型适应性不足等问题。因此,本文提出了一种通过构建统一的深度网络诊断模型,来实现能同... 现有故障诊断方法多采用“单信号-单模型”的专用架构,对不同传感信号需构建独立的诊断模型。这类方法在实际应用中存在模型泛化能力有限、跨信号类型适应性不足等问题。因此,本文提出了一种通过构建统一的深度网络诊断模型,来实现能同时适用于振动与声学信号的智能诊断方法。首先,该方法采用改进淘金热优化算法和包络熵适应度函数来优化变分模态分解,实现变分模态分解中本征模态分量个数k和惩罚因子α自适应确定,再以平均峭度准则筛选变分模态分解分解后的本征模态分量,并使用改进的小波阈值去噪进行二次降噪和重构,以凸显声振信号中的故障特征。然后,在Transformer模型的基础上引入深度残差收缩网络,构建局部特征提取层,提高模型的局部特征提取能力;同时,设计了一种多尺度线性注意力机制来替换Transformer中的多头自注意力,降低模型计算复杂度,增强模型对长距离依赖的捕捉能力。最后,在自建的滚动轴承声振数据集上进行验证,实验结果表明,该方法在自建滚动轴承数据集上表现优异,对声学信号的诊断精度可达到90%,对振动信号的诊断精度达到了99.77%,均优于ResNet18、DRSN、VIT、MCSwin_T、WDCNN。 展开更多
关键词 滚动轴承声振信号 变分模态分解 小波阈值去噪 Transformer 智能故障诊断
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采用超螺旋滑模观测器的并网逆变器开路故障诊断
18
作者 韩素敏 高静利 +1 位作者 赵国帅 贾焦心 《电力系统及其自动化学报》 北大核心 2025年第3期120-128,共9页
针对并网逆变器开关管单管和双管开路故障,提出一种采用超螺旋滑模观测器的故障诊断方法。首先,引入超螺旋算法设计滑模观测器,通过将滑模控制中的高频切换信号转换为分数次幂和积分项的组合,并将其中的符号函数替换为双曲函数,用来抑... 针对并网逆变器开关管单管和双管开路故障,提出一种采用超螺旋滑模观测器的故障诊断方法。首先,引入超螺旋算法设计滑模观测器,通过将滑模控制中的高频切换信号转换为分数次幂和积分项的组合,并将其中的符号函数替换为双曲函数,用来抑制抖振现象和提高收敛速度,从而实现三相电流的快速精确估计;其次,提出正态差异电流法的故障检测方法,以实际电流和估计电流的概率密度函数差为依据,并结合自适应阈值进行故障检测,可有效避免并网波动造成的误检;最后,利用健康运行状态下三相电流的相位信息构造故障定位变量,与故障检测相结合实现开路故障快速有效地诊断。实验结果表明,面对多种波动情况,所提方法能够准确有效地诊断出21种故障类型,最小诊断时长仅为19%电流周期。 展开更多
关键词 并网逆变器 开路故障 超螺旋滑模观测器 概率密度函数 自适应阈值
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信息融合的NRP-AlexNet-SENet风电齿轮箱故障诊断
19
作者 龙霞飞 何志成 +3 位作者 曾进辉 周凌 梁凯 伍席文 《太阳能学报》 北大核心 2025年第9期143-151,共9页
针对风电机组齿轮箱故障振动信号的非线性、特征信息混叠和诊断精度低等问题,结合时域特征分析与多传感器信息融合技术,提出一种无阈值递归图(NRP)与深度学习相结合的早期故障识别方法。首先,将时域指标作为特征参数并采用特征级与数据... 针对风电机组齿轮箱故障振动信号的非线性、特征信息混叠和诊断精度低等问题,结合时域特征分析与多传感器信息融合技术,提出一种无阈值递归图(NRP)与深度学习相结合的早期故障识别方法。首先,将时域指标作为特征参数并采用特征级与数据级融合技术构建数据信息;其次,采用NRP将一维数据信息转换为二维彩色可视特征图;然后,构建一种AlexNet-SENet网络结构,利用嵌入SENet注意力机制的改进AlexNet使其自适应选择并重点搜索结构与节点的关键特征信息。最后,以华中科技大学行星齿轮箱动力学试验平台采集的振动数据集为实例,结果表明该方法的诊断准确率为99%,能更有效提取故障特征信息,具有更高的分类诊断精度。 展开更多
关键词 风电机组齿轮箱 故障诊断 深度学习 信息融合 无阈值递归图 注意力机制
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基于Elman神经网络的风力发电机组设备健康故障预警
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作者 司化涛 张东 +2 位作者 王家坤 刘建伟 杜春鹏 《信息技术》 2025年第8期184-189,共6页
为了降低风力发电机组设备健康故障预警时间,确保故障预警效果,设计了基于Elman神经网络的风力发电机组设备健康故障预警方法。根据风力发电机组设备运行状态,获取相应的风力发电机组设备运行状态数据,并对其进行缺失值补充和标准化计算... 为了降低风力发电机组设备健康故障预警时间,确保故障预警效果,设计了基于Elman神经网络的风力发电机组设备健康故障预警方法。根据风力发电机组设备运行状态,获取相应的风力发电机组设备运行状态数据,并对其进行缺失值补充和标准化计算,再利用阈值函数,对该数据进行平滑处理。在Elman神经网络的作用下,提取设备故障特征,并通过计算特征权重值,筛选故障特征,通过设定预警阈值,对风力发电机设备健康故障进行预警。实验结果表明:该设计方法的风力发电机组设备健康故障预警时间较小,预警效果较好。 展开更多
关键词 ELMAN神经网络 风力发电机组 设备健康 故障预警 阈值函数
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