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基于动态集群的风电机组异常状态检测方法

电力自动化设备 2025年

作者：于华楠李靖雨王鹤李石强边竞东北电力大学现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室

针对风电机组异常状态的检测问题，提出了考虑相似机组运行状态的风电机组异常检测方法。基于滑动时窗和K-means聚类算法对风电机组运行数据进行分析，提出了风电机组动态集群方法，进而建立了考虑时空相关性的风电机组集群。提出基于... 详细信息

针对风电机组异常状态的检测问题，提出了考虑相似机组运行状态的风电机组异常检测方法。基于滑动时窗和K-means聚类算法对风电机组运行数据进行分析，提出了风电机组动态集群方法，进而建立了考虑时空相关性的风电机组集群。提出基于自适应权重与levy飞行策略的北方苍鹰优化（WLNGO）算法；利用五折交叉验证（5CV）改进WLNGO算法，得到WLNGO-5CV算法，并利用该算法对核极限学习机（KELM）的超参数进行优化，进一步提出WLNGO-5CV-KELM回归模型。结合滑动时窗对相似机组预测残差进行统计分析得到实时预警阈值，消除了工况等因素对风电机组的影响，能够对目标风电机组进行可靠的异常检测。通过对中国东北某风电场的实际数据进行仿真分析，验证了所提方法的有效性和准确性。

关键词：风电机组 WLNGO-5CV-KELM回归模型时空相关性动态集群异常状态监测数据采集与监控系统

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虑及谐波耦合的对转桨扇不平衡辨识方法

航空动力学报 2024年第8期39卷 272-282页

作者：龙昱达陈立芳北京化工大学发动机健康监控及网络化教育部重点实验室北京100029

对转桨扇双螺旋桨转子系统中,振动信号经中介轴承在内、外转子间相互传递,产生复杂的耦合振动,通常表现为基频、倍频的拍振形式,造成振动信号辨识困难、动平衡效率低。传统最小二乘辨识方法仅考虑了基频信号,未虑及谐波及噪声的干扰,导... 详细信息

对转桨扇双螺旋桨转子系统中,振动信号经中介轴承在内、外转子间相互传递,产生复杂的耦合振动,通常表现为基频、倍频的拍振形式,造成振动信号辨识困难、动平衡效率低。传统最小二乘辨识方法仅考虑了基频信号,未虑及谐波及噪声的干扰,导致辨识精确度低。为解决该问题,提出一种虑及谐波信号的最小二乘法(HLSM),通过仿真实验对比了多种辨识方法与HLSM的辨识效果,验证HLSM的辨识精确度更高。在搭建的同轴对转双转子实验台上应用HLSM辨识结果进行双转子动平衡,结果显示内、外转子不平衡振动分别降低70%与96%。

关键词：对转桨扇耦合振动不平衡响应信号辨识最小二乘法动平衡

基于自适应粒子群优化的非稳态自动平衡控制算法研究

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振动与冲击 2018年第24期37卷 131-136页

作者：陈立芳陈哲超王维民秦悦李兆举晏资文北京化工大学发动机健康监控及网络化教育部重点实验室北京100029

自动平衡作为新兴的动平衡技术,可实现在线振动抑制。针对非稳态过程提出一种基于自适应粒子群优化(APSO)的自动平衡控制算法,结合BP神经网络,实现一次启停机跟踪后系统的自动平衡控制,在变速模拟试验台上进行了验证。该算法以启停机过... 详细信息

自动平衡作为新兴的动平衡技术,可实现在线振动抑制。针对非稳态过程提出一种基于自适应粒子群优化(APSO)的自动平衡控制算法,结合BP神经网络,实现一次启停机跟踪后系统的自动平衡控制,在变速模拟试验台上进行了验证。该算法以启停机过程中配重块的调整参数及工作转速作为神经网络的输入,以系统残余振动值作为网络输出,建立输入输出量间的神经网络。将网络培训后输出残余振动预测值作为目标函数,采用粒子群优化对目标函数值最小时的配重块的调整参数进行寻优。仿真及试验结果表明,APSO-BP方法在稳态与非稳态状态下皆可完成系统的自动配平,该控制策略在悬臂试验台上进行测试:变速过程中,不平衡振动幅值在14 s内下降约75%。

关键词：非稳态动平衡自动平衡粒子群算法 BP神经网络

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旋转机械不平衡振动自愈调控原理与方法

机械工程学报 2021年第22期57卷 416-424页

作者：陈立芳李兆举王维民高金吉北京化工大学发动机健康监控及网络化教育部重点实验室北京100029

针对旋转机械不平衡振动故障,搭建基于电磁驱动式自动平衡的不平衡故障模拟试验台,研究电磁驱动式自动平衡装置实现稳定的配重块自锁、配重块驱动原理及设计方法,根据设计条件分析控制极限影响因素,计算自动平衡系统的最大平衡能力、最... 详细信息

针对旋转机械不平衡振动故障,搭建基于电磁驱动式自动平衡的不平衡故障模拟试验台,研究电磁驱动式自动平衡装置实现稳定的配重块自锁、配重块驱动原理及设计方法,根据设计条件分析控制极限影响因素,计算自动平衡系统的最大平衡能力、最小平衡能力和平衡精度。依此设计出一套可稳定工作的电磁驱动式自动平衡装置。通过建立不平衡振动故障转子诊断模型,从理论上分析不平衡振动产生机理,提出用轴心轨迹重构法进行不平衡振动辨识,分别采用水平方向、垂直方向和椭圆长轴方向振动矢量作为自动平衡控制输入信号,并在模拟试验台上进行试验验证。结果表明在相同条件下,三种信号输入方式均能实现降振,重构法提出的椭圆长轴矢量的控制相比较传统的单通道水平方向或者垂直方向控制输入,可以使自动平衡后的控制效果更好,降幅为74.84%,同比其他两种方式多下降约5%。

关键词：不平衡振动自愈调控自动平衡电磁驱动式自动平衡装置轴心轨迹重构

基于调制增强切片MSB的滚动轴承故障特征提取方法

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振动与冲击 2021年第13期40卷 182-192页

作者：冯坤颜康胡明辉贺雅江志农发动机健康监控及网络化教育部重点实验室北京100029 高端机械装备健康监控与自愈化北京市重点实验室北京100029

针对快速谱峭度图和传统切片MSB(modulation signal bispectrum)算法在强干扰条件下提取轴承故障特征不佳的问题,提出一种基于调制增强切片MSB的滚动轴承故障特征提取方法。首先利用MSB算法计算得到原始振动信号的调制信号双谱,对主维... 详细信息

针对快速谱峭度图和传统切片MSB(modulation signal bispectrum)算法在强干扰条件下提取轴承故障特征不佳的问题,提出一种基于调制增强切片MSB的滚动轴承故障特征提取方法。首先利用MSB算法计算得到原始振动信号的调制信号双谱,对主维度进行切片叠加得到载波谱;然后基于MSB凸显滚动轴承故障信号调制特征的性质,通过粒子群寻优算法对切片范围进行择优;最后,对故障特征所在切片的双谱相干函数与调制信号双谱进行组合处理,进行增强性重构得到调制谱,去除了大部分噪声分量,直接提取出故障特征。通过仿真、实验验证了调制增强切片MSB算法能够实现长传递路径、强噪声干扰条件下的滚动轴承故障特征提取,所得结果比快速谱峭度图更加直观、清晰。

关键词：切片MSB 调制增强滚动轴承特征提取

全转速系数矩阵降维重构的燃机不平衡量逆推方法

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航空学报 2020年第11期41卷 321-331页

作者：王辰左彦飞江志农胡明辉冯坤北京化工大学发动机健康监控及网络化教育部重点实验室北京100029 中国航发动力所-北京化工大学航空发动机振动健康监控联合实验室北京100029

整机动平衡可大幅提高燃气涡轮发动机动平衡效率,但由于全转速范围内整机系统动力特性复杂,且结构的特殊性仅能够在机匣外表面测振,传统动平衡方法难以实现整机动平衡。为此,考虑全转速区间整机系统结构振动特性及分布式不平衡量的影响... 详细信息

整机动平衡可大幅提高燃气涡轮发动机动平衡效率,但由于全转速范围内整机系统动力特性复杂,且结构的特殊性仅能够在机匣外表面测振,传统动平衡方法难以实现整机动平衡。为此,考虑全转速区间整机系统结构振动特性及分布式不平衡量的影响,通过仿真或试验获得全转速范围内各测点振动响应与各叶盘不平衡量间的响应系数矩阵,建立等效不平衡量逆推方程组。依据不平衡位置-转速-测点振动间的敏感性关系对全转速系数矩阵进行降维重构,获得优选配平位置、测点及转速的重构方程组,求得转子配平位置的等效不平衡量。典型双转子燃气涡轮发动机整机系统数值仿真结果验证了该方法的有效性。研究结果对实现燃气涡轮发动机整机动平衡具有一定的参考应用价值。

关键词：燃气涡轮发动机转子不平衡全转速降维重构逆推

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工业互联网赋能装备智能运维与自主健康

计算机集成制造系统 2019年第12期25卷 3013-3025页

作者：高金吉北京化工大学机电工程学院高端机械装备健康监控与自愈化北京市重点实验室发动机健康监控及网络化教育部重点实验室

概述了装备网络化监测诊断技术国内外发展历程,回顾了我国石化行业网络化监测诊断工程实践。提出了构建工业互联网装备智能运维系统的要点:工业互联网高质量数据采集与数据库、基于机理与数据驱动的溯源诊断与机群大数据分析及故障诊断... 详细信息

概述了装备网络化监测诊断技术国内外发展历程,回顾了我国石化行业网络化监测诊断工程实践。提出了构建工业互联网装备智能运维系统的要点:工业互联网高质量数据采集与数据库、基于机理与数据驱动的溯源诊断与机群大数据分析及故障诊断专家系统。论述了工业互联网赋能智能运维和装备自主健康发展的途径。基于工业互联网应用工程实践的思考提出了今后的发展建议。

关键词：工业互联网人工智能人工自愈智能运维自主健康赛博—物理系统

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基于特征贡献率的机械故障分类方法

振动．测试与诊断 2020年第3期40卷 458-464,622页

作者：马波赵祎北京化工大学高端机械装备健康监控及自愈化北京市重点实验室北京100029 北京化工大学发动机健康监控及网络化教育部重点实验室北京100029

为提高往复压缩机、航空发动机等复杂机械故障分类的准确率,依据特征参数对不同故障的敏感度存在差异的特性,提出一种狄利克雷过程混合模型(Dirichlet process mixture model,简称DPMM)与贝叶斯推断贡献(Bayesian inference contributi... 详细信息

为提高往复压缩机、航空发动机等复杂机械故障分类的准确率,依据特征参数对不同故障的敏感度存在差异的特性,提出一种狄利克雷过程混合模型(Dirichlet process mixture model,简称DPMM)与贝叶斯推断贡献(Bayesian inference contribution,简称BIC)相结合的分析方法。采用DPMM方法自学习机械振动信号高维特征的统计分布模型,并依据BIC理论计算得到各特征参数对模型的贡献率,通过对比观测数据与各类故障数据特征贡献率间的差异实现故障分类。试验结果表明,该方法的平均分类准确率比基于高斯混合模型(Gaussian mixture model,简称GMM)的故障诊断方法的平均分类准确率提高19.29%,比基于Relief算法的故障诊断方法的平均分类准确率提高32.71%,且该方法的时效性高,泛化性能强,能够更有效地进行复杂机械故障分类。

关键词：故障诊断特征贡献率狄利克雷过程混合模型贝叶斯推断

基于和声搜索优化栈式自编码器的柴油发动机故障诊断

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机械工程学报 2020年第11期56卷 132-140页

作者：陈鲲茆志伟张进杰江志农北京化工大学发动机健康监控及网络化教育部重点实验室北京100029 北京化工大学高端机械装备健康监控及自愈化北京市重点实验室北京100029

针对机械故障诊断中专业知识的不足会影响手工特征提取效果的问题,提出了应用栈式自编码器(Stacked autoencoder,SAE)直接从复杂的原始信号中逐层提取深度特征。通过逐层预训练、微调等操作来训练栈式自编码器的提取特征能力,并通过在... 详细信息

针对机械故障诊断中专业知识的不足会影响手工特征提取效果的问题,提出了应用栈式自编码器(Stacked autoencoder,SAE)直接从复杂的原始信号中逐层提取深度特征。通过逐层预训练、微调等操作来训练栈式自编码器的提取特征能力,并通过在网络中的每一个隐含层前引入Dropout正则化层、批规范层来防止过拟合,加速收敛。针对SAE网络中的超参数取值问题,首先通过一系列对照试验得到各超参数合适的取值范围,然后在该范围内进一步提出了使用和声搜索算法(Harmony search,HS)优化超参数,达到自适应调整网络结构,提高特征提取能力的效果。试验结果表明,当使用包含七种气门健康状态的柴油机振动数据测试时,所提出的HS-SAE方法的故障分类精度优于SAE和多种传统故障诊断算法。

关键词：自编码器特征提取参数优化故障诊断