基于协方差矩阵流形的风电机组齿轮箱故障诊断方法研究

【摘要】：由于能源危机和环境问题日益严重,风能作为绿色无污染能源已受到世界各国的关注和重视。随着装机规模的不断扩大,及时发现风电机组故障并进行维修变得越来越重要。齿轮箱是风电机组中故障率较高的部件,振动信号分析是齿轮箱故障诊断中最常用的技术。风电机组齿轮箱振动信号成分复杂,具有较强的背景噪声和明显的非平稳性。研究可以适应振动信号非平稳性、非高斯特征的新方法是提高其故障诊断技术水平的关键。因此,开展对风电机组齿轮箱振动信号的特征提取、故障检测与故障分类等方法研究,对于保证风电机组正常安全运行具有重大的实际意义。本文在对风电机组齿轮箱进行振动测试的基础上,针对传统振动信号分析方法往往仅对单通道信号分别提取,无法提取多通道振动信号各通道间关联和结构信息的问题,提出了一种基于协方差矩阵流形分析的齿轮箱故障诊断方法。主要研究内容如下:首先,综述了风电机组齿轮箱故障诊断的基本理论和方法,阐述了风电机组的基本组成,分析了国内外研究现状,介绍了常用的振动信号特征提取方法,在分析多通道振动信号的基础上,给出了基于多通道振动信号的协方差矩阵流形表示方法。其次,针对风电机组齿轮箱多通道振动信号的关联和结构特征提取问题,提出了一种基于协方差矩阵流形表示的椭球可视化故障诊断方法。该方法将多通道振动时间序列转化为一个协方差矩阵序列进行处理,可以有效表达各通道间的关联结构信息。对协方差矩阵通过奇异值分解转化为椭球和四元数表示,可以实现齿轮箱振动状态的可视化,然后进行各向异性分析,从而有利于理解振动信号特点并进行故障诊断。再次,在多通道振动信号协方差矩阵流形表示的基础上,针对齿轮箱振动信号非平稳性、非高斯的特点,提出了一种基于协方差矩阵流形黎曼距离的故障检测与定位方法。该方法用协方差矩阵流形作为描述子,以黎曼距离作为相似性度量,结合统计过程控制图来实现对齿轮箱故障的检测与定位。通过实验测试与分析,该方法不仅可以有效检测多通道振动信号间的相关性,而且在故障检测准确率和算法复杂度上均具有一定的性能优势。最后,针对风电机组齿轮箱故障分类问题,基于振动信号的协方差矩阵流形表示和传统的多元多尺度熵算法,提出了一种多尺度流形熵故障分类方法。该方法将传统的多元多尺度熵推广到协方差矩阵上的多尺度流形熵,解决了传统方法计算量大、难以量化各通道间相关性的问题,实现了齿轮箱振动信号的复杂性和相关性特征的有效提取。在故障数据上进行验证,结果表明该方法可以有效地降低计算复杂度,同时避免了传统时频分析中高频信号的干扰,具有较高的故障分类识别率。 【关键词】：风电机组 故障诊断 黎曼流形 协方差矩阵 流形熵
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TH165.3
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-14
• 第1章 绪论14-24
• 1.1 课题背景及研究的目的和意义14-16
• 1.2 风电机组基本组成16-17
• 1.3 国内外研究现状17-21
• 1.3.1 齿轮箱故障诊断研究现状17-18
• 1.3.2 多通道振动信号分析方法研究现状18-19
• 1.3.3 基于协方差矩阵的故障检测和诊断研究现状19-20
• 1.3.4 黎曼流形与张量分析研究现状20-21
• 1.4 本领域存在的科学问题和关键技术问题21-22
• 1.5 研究内容与结构安排22-24
• 第2章 多通道振动信号的协方差矩阵流形表示24-38
• 2.1 引言24
• 2.2 振动信号传统分析方法24-29
• 2.2.1 时域分析25-26
• 2.2.2 频域分析26-28
• 2.2.3 时频域分析28
• 2.2.4 相关分析28-29
• 2.3 方法描述29-36
• 2.3.1 多通道振动信号29-30
• 2.3.2 协方差矩阵与黎曼流形30-34
• 2.3.3 多通道振动信号预处理34
• 2.3.4 协方差矩阵序列表示34-35
• 2.3.5 协方差矩阵的奇异值分解35-36
• 2.4 本章小结36-38
• 第3章 基于协方差矩阵流形的椭球可视化故障诊断方法38-56
• 3.1 引言38-39
• 3.2 椭球可视化39
• 3.3 四元数与旋转矩阵39-46
• 3.3.1 四元数概念及性质39-43
• 3.3.2 四元数与旋转矩阵间转换43-46
• 3.4 各向异性分析46
• 3.5 实验测试与分析46-55
• 3.5.1 测试机组信息47-49
• 3.5.2 数据分析49-55
• 3.6 本章小结55-56
• 第4章 基于协方差矩阵流形黎曼距离的故障检测与定位方法56-75
• 4.1 引言56
• 4.2 基于协方差矩阵流形黎曼距离的故障检测方法56-58
• 4.3 基于EEMD分解和协方差矩阵流形的故障检测与定位方法58-63
• 4.3.1 EMD分解58-60
• 4.3.2 相空间重构60-62
• 4.3.3 改进的算法步骤62-63
• 4.4 算法验证与结果分析63-73
• 4.4.1 故障数据1分析63-68
• 4.4.2 故障数据2分析68-73
• 4.5 本章小结73-75
• 第5章 基于协方差矩阵多尺度流形熵特征的故障分类方法75-103
• 5.1 引言75
• 5.2 流形熵特征提取75-82
• 5.2.1 近似熵76
• 5.2.2 样本熵76-78
• 5.2.3 多尺度熵78-79
• 5.2.4 多元样本熵算法79-80
• 5.2.5 小波及小波包变换80-82
• 5.3 基于多尺度流形熵特征的故障诊断方法82-84
• 5.4 算法验证与结果分析84-102
• 5.4.1 故障数据1分析84-87
• 5.4.2 故障数据2分析87-94
• 5.4.3 故障数据3分析94-102
• 5.5 本章小结102-103
• 结论103-105
• 参考文献105-115
• 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果115-117
• 致谢117-118
• 个人简历118

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