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基于小样本学习的风电机轴承故障诊断研究

基于小样本学习的风电机轴承故障诊断研究

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作者：袁萍西安理工大学

学位级别：硕士

随着国家新能源政策的调整,风电机设备己遍布于全国的各个角落。在风电机迅速发展的同时,轴承作为风电机的重要部件,对风电机的正常运行有着至关重要的作用。然而,轴承故障导致风电机的运行维护成本居高不下。因此,对风电机中的轴承进... 详细信息

随着国家新能源政策的调整,风电机设备己遍布于全国的各个角落。在风电机迅速发展的同时,轴承作为风电机的重要部件,对风电机的正常运行有着至关重要的作用。然而,轴承故障导致风电机的运行维护成本居高不下。因此,对风电机中的轴承进行故障诊断具有十分重要的研究意义。近年来智能故障诊断的研究进展表明,深度学习具有较强的故障信号自动特征提取和准确识别能力。然而,在实际应用中数据稀缺和工作条件的变化会降低模型的诊断性能。为了缓解这一问题,有学者开始利用小样本学习研究风电机的轴承故障诊断问题,旨在实现有限样本下的轴承故障诊断。为了进一步提高模型在故障样本有限情况下的故障识别能力,本文的主要研究内容如下:(1)针对现有大多数小样本故障诊断模型中度量方式与提取到的高复杂性特征匹配度不高的问题,本文提出一种面向轴承故障诊断的多级度量融合的小样本学习模型。该模型以参数共享的孪生网络作为骨干网络;利用曼哈顿距离和余弦距离构造相似度量层,实现故障信号样本对的每一维特征在两种度量方式下的距离度量,并将形成的两种度量特征以最大融合策略进行融合,最终实现故障诊断。通过公开的CWRU和JNU轴承数据集对本文所提出的模型进行实验验证。实验结果表明:当样本数量仅有90时,模型在CWRU和JNU数据集下在1-shot上的准确率分别为91.61%、58.70%。相比于Sia-WDCNN模型分别提升了3.20%、2.55%;与MGASN模型相比分别提高了5.94%、19.63%。模型的跨工况诊断能力在CWRU和JNU数据集下的平均迁移准确率分别为80.70%、81.18%。较之于Sia-WDCNN模型,平均迁移精度分别提高了3.08%、1.78%。(2)实际中所采集的轴承振动信号往往包含大量的随机噪声和高频扰动,为了降低这些干扰对模型在小样本条件下的诊断能力以及跨工况的迁移性能,在研究内容(1)的基础上,提出一种基于多尺度CNN的孪生网络小样本轴承故障诊断网络。该模型通过引入粗细粒度过程,对采集到的原始故障振动信号分别在不同尺度上进行低通滤波,形成不同尺度上的子信号;然后以并行的CNN孪生网络对子信号进行特征提取;通过将提取到的不同尺度特征进行级联获得原始故障信号对的特征表达;最后使用曼哈顿距离实现样本对的相似性度量,进而完成故障诊断。为了验证模型的有效性,分别在CWRU和JNU数据集上完成了无噪声,有噪声环境下和不同工况之间迁移性能的实验测试。实验结果表明:在无噪声环境中,模型在CWRU数据集和JNU数据集下当故障样本数据仅有60的情况下,其在1-shot上的诊断准确率分别达到了90.84%、75.90%;在噪声环境信噪比SNR=4 dB,样本数量为60时,在CWRU和JNU数据集下1-shot的分类精度分别可以达到87.87%、54.47%,相比于Sia-WDCNN模型准确率分别提升了13.63%、11.67%,而与MSCNN模型相比识别精度分别提高了43.11%、21.90%;对于不同的工况条件,在CWRU和JNU数据集下从高复杂性的数据集2迁移至低复杂性的数据集1时,迁移精度分别高达94.67%、98.40%。以上实验结果说明,本文所提出的诊断模型不仅在无噪声和有噪声时在小样本条件下具有更佳的诊断能力,而且在不同的测试台之间具有更好的迁移性能。

关键词：小样本学习有限样本故障诊断相似度量层粗细粒度过程

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