emd分解和支持向量机技术在风电齿轮箱早期

《emd分解和支持向量机技术在风电齿轮箱早期》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、近年来，国内外风力发电机故障率最高的部件当数齿轮箱。齿轮箱的状态监测与故障诊断已迫在眉睫。以代表风电齿轮箱的行星齿轮箱为试验平台，对其早期故障进行研究。1方法理论1．1基本方法没有缺陷的正常齿轮，其振动主要是由于齿轮自身的刚度等引起的。正常齿轮由于刚度的影响，其波形为周期性的衰减波形。其低频信号具有近似正弦波的啮合波形。正常齿轮的信号反映在功率上，有啮合频率及其谐波分量，且以啮合频率成分为主，其高次谐波依次减小；同时，在低频处有齿轮轴旋转频率及其高次谐波。齿轮发生磨损时，导致齿侧间隙增大，通常会使其正弦波式的啮合波形遭到破坏。齿面磨损时，啮

2、合频率及其谐波分量，在频谱图上的位置保持不变，但其幅值大小发生改变，而且高次谐波幅值相对增大。根据以上理论可知，齿轮发生磨损后，主要特征是啮合频率及其谐波分量幅值大小改变。EMD分解能够提取出我们关注的信号分量。通过对EMD分解后各个分量进行时频分析，提取出最接近啮合频率的分量。对每个分量求均值，然后将此值作为特征参数输入向量机中进行训练分类。1．2EMD分解局域波分解是建立在瞬时频率的基础上，把复杂的非平稳信号表示成有限多个基本模式分量。假设原始信号X(t)表示包含多个振荡模式的非平稳信号，Ci表示信号X(t)的基本模式分量，其中i表示第

3、i个基本模式分量（i＝1，2，3，…n），当从原始信号中获得第一个基本模式分量C1后，把原始信号与该分量的差值r1作为待分解信号，然后依据基本模式分量的的定义继续分解，直到满足一定的分析要求而止。每个基本模式分量是幅度、频率调制的，因此对于非平稳信号通过基于基本模式分量的展开，得到了一个可变幅度与可变频率的信号描述方法，打破了固定幅度和固定频率的傅立叶变换的限制。从信号分解基函数理论角度来说，局域波分解的基是一种自适应广义基，因为在信号分解中，基函数（基本模式分量）依赖于信号本身特征，而不是预先选定的，因此这种分解方法更能体现信号自身特性。

4、图2为20Hz下正常信号的emd分解后提取的分量。图2为20HZ下正常信号分量提取图1．3EMD单分量提取基于LabVIEW中的时频工具包开发出时频分析系统。这样就能够快速得到要找的单分量。EMD分解和支持向量机技术在风电齿轮箱早期齿轮磨损故障诊断中的应用白亚红王奉涛（大连理工大学机械工程学院振动工程研究所，辽宁大连116024）EarlyRecognitionBasedonEMDandSupportVectorMachineforWindPowerGearBoxFailure摘要针对目前风电机组齿轮箱故障率很高，特别是对兆瓦级风电机组齿轮

5、箱早期齿轮故障缺乏有效诊断经验的现状，提出EMD分解和支持向量机技术方法相结合的故障诊断方法，以行星齿轮箱为试验平台，充分利用两种方法的各自优势，对风电机组齿轮箱的齿轮早期故障诊断进行研究。关键词：早期故障，EMD分解，支持向量机AbstractThecurrentwindturbinegearboxfailurerateishigh,especiallylackaneffectiveearlydiagnosiswayforthemegawatt－classwindturbinegearboxfault．Fromthegearboxunit

6、andtheinputexcitationcharacteristicsoftheinternalstructure,EMDandSupportVectorMachineisgaved,withmakingfulluseoftheiradvantages,canrealizetheearlydiagnosisofthewindturbinegearboxfault．Keywords:earlyfailure,EMD,supportvectormachine图1磨损故障诊断方法流程图《工业控制计算机》2010年第23卷第2期图3时频分析系统界

7、面1．4SVM法SVM方法是从线性可分情况下的最优分类面提出的。为了容易理解而又不失一般性，以二维数据的两类分类问题作为例子来阐述支持向量机的工作机理。图4显示了一系列两个不同类型的数据点，其中圆代表一类样本，而方块代表另外一类样本。图4支持向量机两类分类的示意图在两个不同属性的类之间，支持向量机找出一个线性的分类面并按照下面的准则来放置它：尽量把样本准确无误的分开并且使分类间隔最大，即分类面和各类中最近的点距离最大。也就是说支持向量机定义的边界线代表了一个给定类别数据的极限位置。2试验与验证以20Hz的频率下运转的行星齿轮箱为例来说明。采

8、样频率设为65536Hz，负荷状态为全载，有三种工矿：正常状态、轻度磨损、较重磨损三种状态。每种状态取200个样本，共600个样本。图5为三种状态下的均值分布图。该图表示在齿轮箱