国家自然科学基金(51277074)
- 作品数:22 被引量:377H指数:11
- 相关作者:赵洪山高夺张健平王桂兰李浪更多>>
- 相关机构:华北电力大学沧州供电公司河北工业大学更多>>
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- 相关领域:电气工程机械工程动力工程及工程热物理自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于盲源分离和流形学习的风电机组轴承故障特征提取方法被引量:19
- 2016年
- 提出一种基于盲源分离(blind source separation,BSS)和流形学习算法的风电机组轴承故障特征提取方法,首先对采集的振动信号利用独立成分分析(independent component analysis,ICA)进行盲源分离,计算各源信号的峭度和负熵,然后对源信号进行包络分析并提取上、下包络线矩阵的奇异值,将峭度、负熵和奇异值组成高维特征向量,最后利用拉普拉斯特征映射流形学习算法(Laplacian eigenmaps,LE)挖掘出高维数据中包含有效信息且具有内在规律性的低维特征。该方法充分利用并有效结合ICA在信号处理和LE在挖掘特征信息方面的优势,实现风电机组轴承故障特征的提取。算例结果表明该方法可有效提取轴承故障特征。
- 赵洪山李浪王颖
- 关键词:风电机组轴承盲源分离ICA
- 基于EMD的单通道变压器振动信号盲分离被引量:3
- 2016年
- 针对工程应用中测量通道数小于源信号数的问题,提出欠定盲源分离方法分离单通道混合信号。首先,利用经验模式分解(EMD)将单通道变压器振动信号分解成一系列本征模态函数(IMF),并采用邻近奇异值差值法估计源信号个数。然后,根据估计出的源信号数进行虚拟信号重组,将欠定盲源分离问题转化为适定盲源分离问题。最后,经独立分量分析(ICA)得到分离后的变压器振动信号,并分别进行频谱分析。通过与快速ICA算法的分离结果进行对比,验证了该方法的有效性。
- 张文民徐樊浩张慧娟张茜
- 关键词:变压器经验模式分解欠定盲源分离
- 基于结构分析的风机齿轮箱传感器配置研究被引量:5
- 2018年
- 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。
- 王桂兰赵洪山郭双伟
- 风电机组振动监测与故障预测系统被引量:1
- 2016年
- 为了保障风电机组的安全运行,研发了风电机组振动在线监测与故障预测管理系统。其主要包含振动信号采集模块、风电场监控中心以及远程监控诊断中心3部分。振动信号采集模块完成振动信号的采集,并通过光纤交换机将信号传输到风电场监控中心;风电场监控中心主要用于显示、存储及分析振动信号特征,给出风电机组运行状况;远程监控中心通过与风电场建立联系,实现风电机组的远程监控,为实现无人值守风电场奠定基础。该系统利用振动信号时域和频域分析方法得到振动信号特征,进而确定风电机组的运行状态,并利用随机子空间方法对风电机组的故障进行预测。通过振动信号仿真分析,以及风电场实际应用分析,验证了所研发系统的有效性。
- 赵洪山徐樊浩徐文岐高夺
- 关键词:风电机组齿轮箱
- 基于子空间方法的风机齿轮箱故障预测算法被引量:26
- 2015年
- 为了减少风机齿轮箱严重故障的发生,提出了一种基于随机子空间识别方法的齿轮箱故障预测算法。该算法首先建立齿轮箱的随机状态空间模型,并利用正常运行时的振动监测数据计算模型的参数矩阵的特征值,并将其作为参考特征值;然后将由实际振动数据所求得的特征值与参考特征值进行比较,如果两者误差很小,则说明齿轮箱正常,反之则异常。为了减少计算量,引入均方根误差(RMSE)作为齿轮箱故障判别指标,并利用统计过程控制(SPC)原理定义该指标的阈值。最后,对一台实际风机的振动监测数据进行仿真,结果表明了所提出算法的有效性。
- 赵洪山郭伟邵玲张兴科
- 关键词:风机齿轮箱子空间方法故障预测
- 基于MCKD-EMD的风电机组轴承早期故障诊断方法被引量:35
- 2017年
- 风电机组轴承处于早期故障阶段时,特征信号往往比较微弱,并且受环境噪声及信号衰减的影响严重,因此轴承早期故障特征一直难以提取。经验模态分解(EMD)在轴承的故障特征提取中已经得到了广泛的应用,但其在强背景噪声干扰下对轴承早期故障特征的提取具有一定的局限性。针对这一问题,考虑到最大相关峭度解卷积(MCKD)算法可凸显出轴承振动信号中被噪声所掩盖的故障冲击脉冲,非常适用于轴承早期故障信号的降噪处理,因此将MCKD与EMD相结合用于轴承早期故障诊断。用MCKD对强噪声轴承信号进行降噪,然后对降噪后的信号进行EMD,选取敏感本征模态函数(IMF)并计算其包络谱,通过分析包络谱中幅值凸出的频率成分判断故障类型。仿真和试验分析结果验证了所提方法的有效性和准确性。
- 赵洪山李浪
- 关键词:风电机组经验模态分解
- 风机齿轮箱轴承状态评估与剩余寿命预测被引量:11
- 2017年
- 为了提高风机运行的可靠性和经济性,提出一种基于马尔科夫链的风机齿轮箱轴承状态评估和剩余寿命预测方法。首先,建立风机齿轮箱轴承磨损状态的Gamma分布模型,并利用最大似然法对模型参数进行估计;其次,划分风机齿轮箱轴承磨损状态等级,并确定各状态等级区间限值;再次,计算齿轮箱轴承磨损状态转移概率,并构造马尔科夫过程的状态转移矩阵;最后,应用该方法对风机齿轮箱轴承进行算例仿真。算例仿真结果验证了该方法在确定风机齿轮箱轴承磨损状态和剩余寿命方面的有效性。
- 赵洪山张健平高夺李浪
- 关键词:风机齿轮箱轴承马尔科夫链剩余寿命预测
- 基于EEMD和负熵准则的变压器振动信号盲分离被引量:2
- 2017年
- 变压器油箱表面测得的振动信号是各个振源的混合信号,直接加以分析,不能确定不同部件的运行状况。而传统盲源分离方法难以解决信号分析中相关源信号盲分离、欠定盲分离等问题。鉴于此,提出基于集成经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)与负熵准则的欠定盲源分离算法。首先,利用EEMD方法对变压器振动信号进行分解,得到若干本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),并采用邻近奇异值差值法估计混合信号中源信号个数;然后,根据负熵准则选取独立性较好的IMF分量,组成新的测量信号;最后,对新的测量信号进行盲分离。利用实测变压器振动信号对该算法进行了验证。
- 赵洪山徐樊浩徐文岐许崇新
- 关键词:变压器负熵欠定盲源分离
- 基于模型的风电机组变桨距系统故障检测被引量:21
- 2015年
- 变桨距系统是风电机组的高频故障部件之一,对其进行早期故障检测,可以有效提高风电机组的运行可靠性,减少不必要的损失。采用基于风电机组物理特性的数学模型的方法对其进行故障检测。首先,建立了风电机组变桨距系统及其它部件的动态模型,描述出该模型的输入输出关系;然后,将该模型与实际系统并行运行,并将模型输出与实际系统输出比较产生残差,随后采用残差范数的均值作为故障判别函数进行故障检测;最后,通过对变桨距执行机构和桨距角传感器的故障进行仿真,验证了所用方法的正确性和有效性。
- 赵洪山连莎莎邵玲
- 关键词:风电机组传感器故障检测
- 基于状态估计的风电机组液压变桨距系统故障检测被引量:22
- 2016年
- 液压变桨距系统是风电机组的高频故障部件之一,对其进行早期故障检测,可以有效地提高风电机组运行的可靠性,减少不必要的经济损失。风电机组所受环境因素干扰较多,而基于数据的故障检测方法易受这些因素的影响造成误报警,并且故障分离较为困难。因此,本文提出基于状态估计的方法对风电机组液压变桨距系统进行故障检测。首先,构建风电机组液压变桨距系统的状态空间模型及其状态观测器,利用液压变桨距系统模型的实际输出与状态观测器输出产生残差;其次,将残差的均方根作为残差估计函数,并配合自适应阈值进行决策。最后,以液压变桨距执行机构故障和节距角传感器故障为例,通过仿真验证了该方法的有效性。
- 赵洪山张健平王桂兰连莎莎
- 关键词:风电机组状态估计状态观测器自适应阈值