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基于优化VMD复合多尺度散布熵及LSTM的风力发电机齿轮箱故障诊断方法研究
被引量：
12
1
作者
王宏伟
孙文磊
+1 位作者
张小栋
何丽
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期288-295,共8页
以风力发电机齿轮箱加速度信号为研究对象,提出一种数据驱动的风力发电机齿轮箱故障诊断方法,该方法以灰狼优化的变分模态分解方法(AGWO-VMD)、复合多尺度规范化散布熵(NCMDE)及长短期记忆网络(LSTM)为基础,实现齿轮箱故障的快速诊断。...
以风力发电机齿轮箱加速度信号为研究对象,提出一种数据驱动的风力发电机齿轮箱故障诊断方法,该方法以灰狼优化的变分模态分解方法(AGWO-VMD)、复合多尺度规范化散布熵(NCMDE)及长短期记忆网络(LSTM)为基础,实现齿轮箱故障的快速诊断。首先将时域信号转换至角域;然后通过AGWO-VMD方法对角域信号进行自适应分解,并采用NCMDE算法提取分解后及原始信号中的故障特征构成特征向量;最后利用LSTM模型对特征向量进行智能识别与分类。对实际采集的6种故障齿轮信号进行测试与验证,试验结果表明该方法能快速有效区分齿轮故障类型。
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关键词
风力机
齿轮箱
故障检测
灰狼优化算法
变分模态分解
复合
多
尺度
规范化
散布
熵
长短期记忆网络
下载PDF
职称材料
题名
基于优化VMD复合多尺度散布熵及LSTM的风力发电机齿轮箱故障诊断方法研究
被引量：
12
1
作者
王宏伟
孙文磊
张小栋
何丽
机构
新疆大学机械工程学院
西安交通大学机械工程学院
出处
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期288-295,共8页
基金
新疆维吾尔自治区科技支疆项目(2017E0276)
国家自然科学基金(51565055)
新疆维吾尔自治区研究生创新项目(XJ2019G030)。
文摘
以风力发电机齿轮箱加速度信号为研究对象,提出一种数据驱动的风力发电机齿轮箱故障诊断方法,该方法以灰狼优化的变分模态分解方法(AGWO-VMD)、复合多尺度规范化散布熵(NCMDE)及长短期记忆网络(LSTM)为基础,实现齿轮箱故障的快速诊断。首先将时域信号转换至角域;然后通过AGWO-VMD方法对角域信号进行自适应分解,并采用NCMDE算法提取分解后及原始信号中的故障特征构成特征向量;最后利用LSTM模型对特征向量进行智能识别与分类。对实际采集的6种故障齿轮信号进行测试与验证,试验结果表明该方法能快速有效区分齿轮故障类型。
关键词
风力机
齿轮箱
故障检测
灰狼优化算法
变分模态分解
复合
多
尺度
规范化
散布
熵
长短期记忆网络
Keywords
wind turbines
gearbox
fault detection
grey wolf optimizer
variational modal decomposition
normalized composite multiscale dispersion entropy
long short-term memeory network
分类号
TH133.1 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于优化VMD复合多尺度散布熵及LSTM的风力发电机齿轮箱故障诊断方法研究
王宏伟
孙文磊
张小栋
何丽
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
12
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职称材料
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