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
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
【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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