[发明专利]一种基于双谱熵的风力发电机组故障诊断方法在审
申请号: | 201510295830.6 | 申请日: | 2015-06-02 |
公开(公告)号: | CN104897277A | 公开(公告)日: | 2015-09-09 |
发明(设计)人: | 蒋章雷;左云波;吴国新;刘秀丽;徐小力 | 申请(专利权)人: | 北京信息科技大学 |
主分类号: | G01H17/00 | 分类号: | G01H17/00 |
代理公司: | 北京远大卓悦知识产权代理事务所(普通合伙) 11369 | 代理人: | 贺持缓 |
地址: | 100192 北京市海淀区*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 双谱熵 风力 发电 机组 故障诊断 方法 | ||
本发明涉及一种基于双谱熵的风力发电机组故障诊断方法,其步骤:采集风力发电机组在正常运行状态、轻度故障、中度故障以及重度故障下的振动信号;计算所有振动信号的故障特征带;建立故障疏离度检测模型;采集待检测风力发电机组的振动信号,将待检测振动信号进行故障特征带计算,得到的故障特征输入故障疏离度检测模型中,计算该故障状态与四类故障状态的故障疏离度,得到的最小疏离度即为该风机的故障状态。本发明能有效提取非平稳信号的故障特征,并进行风力发电机组的故障诊断,提高故障诊断的精度,可以广泛在风电机组设备故障诊断中应用。
技术领域
本发明涉及一种设备故障诊断方法,特别是关于一种基于双谱熵的风力发电机组故障诊断方法。
背景技术
由于风力发电机组这样的大型旋转机电设备的运行都处于非平稳、非线性状态,运行中工况和负载等非故障因素的变化会造成信号能量产生变化,通常的基于能量的振动级值及功率谱的发展及变化不一定对应反映故障状态的发展及变化;另一方面,风力和风向的随机变化导致风电机组传动系统的转速在时刻变化,分析其特征频率已经变得非常困难,因此传统的基于能量变化的特征提取方法以及寻找故障特征频率的特征提取方法难以有效实现风电机组传动系统运行稳定性劣化特征的提取,不能对系统故障进行有效诊断。
发明内容
针对上述问题,本发明的目的是提供一种基于双谱熵的风力发电机组故障诊断方法,该方法能够有效的提取非平稳信号的故障特征,并进行风力发电机组的故障诊断,提高了故障诊断的精度。
为实现上述目的,本发明采取以下技术方案:一种基于双谱熵的风力发电机组故障诊断方法,其特征在于:所述方法包括以下步骤:(1)利用现有数据采集设备采集风力发电机组在正常运行状态、轻度故障、中度故障以及重度故障下的振动信号x
其中,第w类故障状态的疏离度T(F,w)∈[0,1];(4)采集待检测风力发电机组的振动信号,将待检测振动信号进行步骤(2)的计算,得到的故障特征输入到步骤(3)所建立的故障疏离度检测模型中,计算该故障状态与四类故障状态的故障疏离度T(F,w),得到的最小疏离度即为该风机的故障状态。
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