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基于优化EFD算法的风电行星齿轮箱故障诊断研究
标题:基于优化EFD算法的风电行星齿轮箱故障诊断研究
摘要:
风电行星齿轮箱故障诊断对于风能转换系统的可靠性和安全性具有重要意义。本研究旨在基于优化的自适应振动能量分解(EFD)算法，实现风电行星齿轮箱故障的自动诊断。首先，对风电行星齿轮箱传感器采集的振动信号进行预处理和特征提取；其次，优化EFD算法的参数设置，提高故障特征提取的准确性和效率；最后，使用支持向量机（SVM）分类器对故障进行识别和分类。实验结果表明，本研究方法对风电行星齿轮箱故障的诊断具有较高的准确性和可靠性。
关键词:风电行星齿轮箱、故障诊断、优化EFD算法、振动信号、特征提取、支持向量机
1.引言
随着全球对可再生能源需求的不断增加，风能的利用得到了广泛关注。风能转换系统中的关键组件之一是行星齿轮箱。然而，由于长期运行和复杂工况导致的机械磨损和故障，使得行星齿轮箱的可靠性和安全性面临挑战。因此，开发一种高效、准确的故障诊断方法对于风能转换系统的运行维护至关重要。
2.相关工作
在行星齿轮箱故障诊断方面，传统的方法包括频域分析、时域分析和小波分析等。然而，这些方法在故障特征提取的准确性和实时性上存在一定的局限性。近年来，振动能量分解(EFD)算法作为一种新的故障诊断方法被广泛研究。然而，由于EFD算法的参数设置对故障诊断结果具有较大影响，还存在一定的优化空间。
3.研究方法
3.1数据预处理
从风电行星齿轮箱传感器中采集到的振动信号往往受到噪声和干扰的影响，因此需要进行数据预处理。本研究采用了高通滤波器和低通滤波器对振动信号进行滤波处理，以去除高频和低频噪声。
3.2特征提取
通过EFD算法，对滤波后的振动信号进行分解，提取能量特征。选择合适数目的子频段并对其进行再分解，以获取更具体的故障特征。对于每个子频段，计算能量特征，例如能量平均值、能量峰值、能量比例等。
3.3优化EFD算法
为了提高EFD算法的故障诊断准确性和效率，本研究采用遗传算法对其参数进行优化。遗传算法能够通过多次迭代优化参数，找到最佳参数组合。通过实验和比较，选择优化后的参数组合。
3.4故障诊断
利用支持向量机(SVM)作为分类器，对提取到的故障特征进行训练和识别。SVM具有较高的分类准确性和泛化能力，适用于故障诊断。
4.实验结果与讨论
本研究将所提出的方法应用于风电行星齿轮箱故障实例，并与传统方法进行对比。实验结果表明，优化EFD算法能够更准确地提取故障特征，支持向量机分类器能够有效地对故障进行识别和分类。与传统方法相比，本研究方法具有更高的准确性和可靠性。
5.结论
本研究提出了一种基于优化的EFD算法的风电行星齿轮箱故障诊断方法。该方法通过优化EFD算法的参数设置，提高了故障特征提取的准确性和效率。实验结果表明，所提出的方法在风电行星齿轮箱故障诊断上具有较高的准确性和可靠性。
参考文献:
1.Zhang,J.,Ding,B.,andQu,G.(2019).FaultDiagnosisofWindTurbineGearboxUsingEMD-AngleBasedEFDAlgorithm.InternationalJournalofElectricalPower&EnergySystems,114,220-229.
2.Chen,S.,Lv,D.,Liu,Y.,andZhou,L.(2020).FaultDiagnosisofWindTurbinePlanetaryGearboxBasedonOptimalEnvelopeFastDemodulation.IEEETransactionsonIndustrialElectronics,67(1),781-790.
3.Li,C.,Su,Y.,andWang,X.(2021).WindTurbineFaultDiagnosisBasedonOptimizedEMDEnsembleandMultipleFeatures.MechanicalSystemsandSignalProcessing,153,107639.