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基于多元精细复合多尺度波动散布熵和累积欧氏距离矩阵测度的风电机组变桨轴承退化状态评估

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动力工程学报 2024年第5期44卷 782-791页

作者：王晓龙李英晟付锐棋何玉灵华北电力大学机械工程系河北保定071000 华北电力大学河北省电力机械装备健康维护与失效预防重点实验室河北保定071000

针对风电机组变桨轴承服役过程环境噪声干扰严重、退化状态评估精度低的问题,提出一种基于多元精细复合多尺度波动散布熵和累积欧氏距离矩阵测度的退化状态评估模型。该模型将监测数据状态特征获取过程由单通道拓展为多通道进行,通过提... 详细信息

针对风电机组变桨轴承服役过程环境噪声干扰严重、退化状态评估精度低的问题,提出一种基于多元精细复合多尺度波动散布熵和累积欧氏距离矩阵测度的退化状态评估模型。该模型将监测数据状态特征获取过程由单通道拓展为多通道进行,通过提出的多元精细复合多尺度波动散布熵算法来获取多通道监测数据的多尺度状态特征,并将累积和检验算法与欧氏距离矩阵测度方法相结合,用于定量衡量基准样本与待分析样本间的差异,从而实现变桨轴承退化状态评估。风电机组变桨轴承全寿命周期加速疲劳实验验证结果表明:该模型能够及时捕捉到变桨轴承的初始退化时刻并且准确跟踪整个退化过程。

关键词：风电机组变桨轴承退化状态评估多元精细复合多尺度波动散布熵累积欧氏距离矩阵测度

考虑数据不足和基于合作博弈模型融合的风电机组轴承故障诊断方法

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太阳能学报 2024年第1期45卷 234-241页

作者：李俊卿胡晓东王罗马亚鹏何玉灵华北电力大学电力工程系保定071003 中国长江三峡集团有限公司武汉430010 华北电力大学机械工程系保定071003

针对风电机组轴承疲劳实验成本高导致故障数据不足的问题,提出基于粒子群算法(PSO)优化的辅助分类器生成对抗网络(ACGAN),利用PSO对ACGAN的参数进行寻优,进而利用ACGAN生成与原始样本高度相似的新样本;针对单一模型对风电机组轴承故障... 详细信息

针对风电机组轴承疲劳实验成本高导致故障数据不足的问题,提出基于粒子群算法(PSO)优化的辅助分类器生成对抗网络(ACGAN),利用PSO对ACGAN的参数进行寻优,进而利用ACGAN生成与原始样本高度相似的新样本;针对单一模型对风电机组轴承故障诊断的准确率较低的缺点,引进合作博弈理论对多个子模型的诊断结果进行融合,将各个子模型的诊断概率矩阵由合作博弈理论进行融合并输出最终的诊断结果。实验证明,优化后的ACGAN模型和基于合作博弈的模型融合能有效提高轴承故障诊断的准确率。

关键词：风电机组轴承生成式对抗网络故障诊断模型融合合作博弈

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同步发电机定子铁心磁-热-固耦合计算分析

电力工程技术 2024年第4期43卷 208-216页

作者：何玉灵蒋梦雅邱名豪华北电力大学(河北省电力机械设备健康维护与失效预防重点实验室) 河北保定071003

为分析发电机运行过程中定子铁心的损耗、温升及其在磁拉力和热应力综合作用下的机械结构响应,文中对同步发电机定子铁心进行磁-热-固多物理场耦合计算。首先,理论推导铁心损耗及其所受的单位面积磁拉力,分析铁心的温升特性,在此基础上... 详细信息

为分析发电机运行过程中定子铁心的损耗、温升及其在磁拉力和热应力综合作用下的机械结构响应,文中对同步发电机定子铁心进行磁-热-固多物理场耦合计算。首先,理论推导铁心损耗及其所受的单位面积磁拉力,分析铁心的温升特性,在此基础上解析得到铁心在磁拉力和非均匀热载荷耦合激励下的机械结构响应;然后,构建CS-5型故障模拟发电机作为有限元仿真的三维物理模型,计算得到铁心的单位面积磁拉力、损耗曲线和温度分布情况,并进一步计算获得磁拉力和热载荷同时作用下铁心的变形、应变和应力。结果表明:发电机在稳定运行后,定子齿槽温度最高;槽口处变形量最大,槽底应力较高。最后,通过热电偶和温度巡检仪对CS-5型故障模拟发电机在实际运行过程中的定子铁心端面、槽内和外圆表面的温升进行实时监测,实测的定子铁心温度场分布和有限元仿真结果相吻合,验证了磁-热-固多物理场耦合方法的有效性。文中获得了定子铁心的温度分布规律及其在磁-热耦合激励下的机械结构响应分布规律,为发电机结构逆向优化设计及定子铁心变形预防提供了技术参考。

关键词：同步发电机定子铁心损耗温升机械结构响应失效预防

基于NGO-VMD和改进GoogLeNet的齿轮箱故障诊断方法

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机床与液压 2024年第12期52卷 193-201页

作者：李俊卿刘若尧何玉灵华北电力大学电力工程系河北保定071003 华北电力大学机械工程系河北保定071003

目前的齿轮箱故障诊断方法,在多转速工况及噪声干扰下,存在过拟合及诊断效果不佳的问题。针对此问题,提出一种北方苍鹰(NGO)算法优化变分模态分解(VMD)结合改进GoogLeNet的齿轮箱故障诊断方法。使用NGO对VMD进行参数寻优,利用优化后的VM... 详细信息

目前的齿轮箱故障诊断方法,在多转速工况及噪声干扰下,存在过拟合及诊断效果不佳的问题。针对此问题,提出一种北方苍鹰(NGO)算法优化变分模态分解(VMD)结合改进GoogLeNet的齿轮箱故障诊断方法。使用NGO对VMD进行参数寻优,利用优化后的VMD去除故障信号中的噪声;对原始GoogLeNet的结构进行合理删减,并利用延迟丢弃法、可训练的ReLU函数(TReLU)对其改进;最后,将去噪后的故障信号转换为二维图作为改进GoogLeNet的输入数据进行网络的训练及分类,得到故障诊断结果。实验结果表明:与其他降噪方法相比,NGO-VMD方法的降噪效果明显,能显著提高故障诊断的准确率;与常见的卷积神经网络相比,提出的改进GoogLeNet能进一步提高故障诊断的准确率,达到了97.2%。

关键词：变分模态分解(VMD) 北方苍鹰优化(NGO)算法改进GoogLeNet 齿轮箱故障诊断

基于自适应多尺度形态学梯度乘积运算的发电机振动信号特征增强检测

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中国电机工程学报 2024年

作者：王晓龙石海超熊江涛金韩微张博文陆志鹏何玉灵华北电力大学机械工程系

针对发电机发生定子匝间短路故障时振动信号特征微弱的问题，提出一种基于自适应多尺度形态学梯度乘积运算的发电机振动信号特征增强检测方法。首先根据发电机定子的振动特征设计了一种新颖的星形结构元素，并构建了多尺度形态学梯度乘... 详细信息

针对发电机发生定子匝间短路故障时振动信号特征微弱的问题，提出一种基于自适应多尺度形态学梯度乘积运算的发电机振动信号特征增强检测方法。首先根据发电机定子的振动特征设计了一种新颖的星形结构元素，并构建了多尺度形态学梯度乘积运算方式；其次利用白鲨优化策略对星形结构元素的幅值及尺度进行寻优，并将自适应多尺度形态学梯度乘积运算应用在发电机定子振动信号特征增强检测中；最后对比发电机定子匝间短路理论故障特征频率与处理信号频谱中幅值突出的频率，判断发电机的运行状态。实验证明，所提方法可有效增强发电机定子振动信号特征，提高发电机定子匝间短路故障检出率，具有一定工程参考借鉴价值。

关键词：发电机振动信号数学形态学星形结构元素

基于Hotelling T2-BiLSTM的同步调相机故障诊断方法

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智慧电力 2024年第7期52卷 96-102,127页

作者：李俊卿张承志韩小平黄涛何玉灵孔凡春华北电力大学电力工程系河北保定071003 国网濮阳供电公司河南濮阳457000 华北电力大学机械工程系河北保定071003 国网山东超高压公司山东济南250118

同步调相机故障会严重影响特高压直流输电工程的稳定性。针对特高压电网中不对称电压条件下同步调相机励磁绕组匝间短路故障难以识别问题,提出基于霍特林T2-双向长短期记忆网络(Hotelling T2-BiLSTM)的同步调相机故障诊断方法。首先,从... 详细信息

同步调相机故障会严重影响特高压直流输电工程的稳定性。针对特高压电网中不对称电压条件下同步调相机励磁绕组匝间短路故障难以识别问题,提出基于霍特林T2-双向长短期记忆网络(Hotelling T2-BiLSTM)的同步调相机故障诊断方法。首先,从三相电压、三相电流、励磁电流、转子振动和无功功率中提取故障特征,计算Hotelling T2统计量以构建故障检测指标;然后,采用BiLSTM模型对特征进行分类,并利用逻辑回归层进行故障诊断;最后,在动模实验室中进行实验验证其有效性。实验结果表明,所提方法具有较高的故障诊断精度。

关键词：同步调相机不对称电压励磁绕组匝间短路 Hotelling T2 BiLSTM 故障诊断

基于Lamb波损伤特征融合模型的金属结构件疲劳裂纹扩展预测

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中国工程机械学报 2024年第2期22卷 264-269页

作者：王晓龙金韩微张博文杨秀彬何玉灵慈铁军华北电力大学机械工程系河北保定071000 华北电力大学河北省电力机械装备健康维护与失效预防重点实验室河北保定071000

针对动态载荷环境下机械装备金属结构件疲劳裂纹扩展延伸问题,提出一种基于Lamb波损伤特征融合的疲劳裂纹扩展预测模型。首先从Lamb波信号传播特性出发,分析对比对称模式下Lamb波损伤信号和基准信号传播过程中的特性变化,在此基础上提... 详细信息

针对动态载荷环境下机械装备金属结构件疲劳裂纹扩展延伸问题,提出一种基于Lamb波损伤特征融合的疲劳裂纹扩展预测模型。首先从Lamb波信号传播特性出发,分析对比对称模式下Lamb波损伤信号和基准信号传播过程中的特性变化,在此基础上提取能够敏感表达结构损伤的相关系数和相位差异特征,通过变量标准化变换后进一步构建出疲劳裂纹扩展预测模型,最后利用金属结构件全寿命周期疲劳实验数据对模型进行验证。结果表明:所提模型能够准确预测动态载荷环境下疲劳裂纹扩展过程,与其他预测模型相比优势明显,可为机械装备关键结构件合理检修计划制定提供一定参考借鉴。

关键词： Lamb波信号损伤特征融合金属结构件疲劳裂纹扩展预测

一种POA-VMD和自编码器结合的风电机组轴承劣化指标构建及故障诊断方法

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机床与液压 2024年第13期52卷 219-226页

作者：李俊卿耿继亚国晓宇刘若尧胡晓东何玉灵华北电力大学电气与电子工程学院河北保定071000

针对目前轴承性能劣化指标的构建及故障诊断高度依赖专家经验,限制条件繁多,实际应用情景单一的问题,提出一种鹈鹕优化算法(POA)优化的变分模态分解(VMD)和自编码器结合的风机轴承劣化指标构建及故障诊断方法。首先利用POA-VMD算法将轴... 详细信息

针对目前轴承性能劣化指标的构建及故障诊断高度依赖专家经验,限制条件繁多,实际应用情景单一的问题,提出一种鹈鹕优化算法(POA)优化的变分模态分解(VMD)和自编码器结合的风机轴承劣化指标构建及故障诊断方法。首先利用POA-VMD算法将轴承振动信号采用自适应方法分解为K个固有模态分量(IMF),并针对上述分量分别构建K个自编码器;然后以正常状态振动信号的分解结果为训练样本完成自编码器的训练,并以训练完成后模型的输出结果为基础构建轴承劣化指标,借助劣化指标监测轴承早期微弱故障;最后对故障时刻振动信号的IMF分量重构结果进行包络谱分析,确定故障的类型。经实验验证:该方法不仅可以清晰地展现轴承的劣化过程,对早期微弱故障敏感性高,而且在故障发生后可以准确诊断出故障类型。

关键词：风电机组轴承劣化故障诊断鹈鹕优化算法自编码器变分模态分解

用聚类与插值改进深度学习算法实现变工况轴承故障诊断

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电力科学与工程 2024年第6期40卷 60-68页

作者：李俊卿耿继亚胡晓东张承志何玉灵华北电力大学电力工程系河北保定071003 华北电力大学能源动力与机械工程学院河北保定071003

针对基于深度学习轴承故障诊断模型由于工况因素导致诊断效果不佳的问题,提出了一种用聚类与插值(Clustering and interpolation,CAI)改进深度学习算法实现变工况轴承故障诊断的方法。首先,采用有限元法仿真多工况、多故障类型的轴承振... 详细信息

针对基于深度学习轴承故障诊断模型由于工况因素导致诊断效果不佳的问题,提出了一种用聚类与插值(Clustering and interpolation,CAI)改进深度学习算法实现变工况轴承故障诊断的方法。首先,采用有限元法仿真多工况、多故障类型的轴承振动信号数据,获取足够样本;然后,完成宽卷积核深度卷积神经网络(Deepconvolutionalneuralnetworks with widekernel,WDCNN)模型构建,并利用任一工况下的数据完成模型训练;最后,利用CAI算法统一其余工况数据的转速信息,调用WDCNN模型完成对其余工况样本的故障诊断。结果显示,WDCNN模型对训练数据所属工况故障诊断准确率达99.9%,对经过CAI算法处理其他工况数据故障诊断识别率分别为98.7%、99.2%,是一种简单、准确有效、泛化能力强的故障诊断方法。

关键词：深度学习聚类与插值算法故障诊断轴承有限元分析

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