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故障诊断小波论文范文

汽轮机是电站设备三大主机之一,是将蒸汽的热能转化为蒸汽的动能机械.汽轮机能否正常运行将直接影响到电能的生产、运行人员和机组的安全,因此这就对汽轮机的安全运行提出了更加严格的要求.历来汽轮机故障的诊断是研究的重点.利用振动信号对汽轮机故障进行诊断,是目前汽轮机故障诊断中最常见的有效方式.然而,振动信号的特征提取是一个在汽轮机故障诊断的瓶颈问题[1-2].特征提取是故障诊断的关键步骤,也是进行模式识别的基础.目前,线性方法、线性判别分析是一种有效的特征提取方法,其主要适合对线性结构高的维数据进行维数约简处理,而对于非线性数据,处理结果并不理想[3].小波变换由于函数长度有限,缺乏自适应性.傅里叶变换主要是分析振动信号的时域或频域特征参数,却无法对一些参数进行统计推理,得出故障类别,适应范围非常有限.因而,基于局部特征尺度分解方法（Local characteristic-scale decomposition,LCD）在时频分析和提取汽轮机振动信号等方面具有一定优势.

笔者针对实际问题,提出一种基于局部特征尺度分解特征提取LCD和极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）作为分类器的故障诊断方法,在汽轮机实际运行中进行故障诊断.同时与RBF神经网络,BP人工神经网络和支持向量机的诊断结果进行了比较,结果表明,ELM作为分类器能准确地对汽轮机的故障进行诊断.

1 局部特征尺度分解特征提取

1.1 经验模态分解（EMD）

经验模式分解法（Empiri-cal Mode Decomposition,EMD）可根据振动信号自身的时间特征尺度进行自适应分解,将轴承振动信号的状态信息分解到不同的内蕴模式分量（Intrinsic Mode Function,IMF）中,从而为轴承状态深层次的挖掘奠定了基础.EMD 最主要问题是模式混淆问题,它可使各 IMF 分量不能反映信号的真实内涵[4].

1.2 小波包变换

小波包分解不仅对低频部分进行分解,也可对高频部分实施分解,而且小波包分解能根据信号特性和分析要求选择相应频带与信号频谱相匹配,是一种比小波分解更为精细的分解方法[5].

1.3 局部特征尺度分解算法

LCD是在本征时间尺度分解法的基础上提出的,本征时间尺度分解法的平均曲线是基于信号本身的线性变换,它明确了信号分量的波形失真.LCD可以克服这个缺陷,并能将一个复杂的信号分解为若干个瞬时频率,它具有物理意义相互独立的单分量信号.LCD算法分解步骤如下[6].

1）确定极值Xk,k 等于 1,2,等,M及其相对应的时刻Tk,并设置参数a 等于 1/2,连续相邻极值点可将信号x（t）分割成若干个区间,在任意2个相邻极值点之间对x（t）进行线性变换,得

2）H1是从原始信号x（t）中分离所获得,得到P1,则P1为信号x（t）的第1个分量.

3）若P1不满足ISC的条件,则将P1作为原始信号重复步骤一和步骤二,循环k次,直到得到内禀尺度分量Pk,Pk即为信号x（t）的第1个分量ISC1.

4）将ISC1从x（t）中分离出来,得到一个新的信号r1,将r1作为原始信号重复步骤一、二、三,重复循环n次,得到信号x（t）的n个满足ISC条件的分量,直到rn为一单调函数为止.这样便可将x（t）分解为n个内禀尺度分量ISC和一个单调函数rn之和,即

2 极限学习机（ELM）

目前,BP人工神经网络已广泛用于故障诊断领域,但传统的神经网络,如BP神经网络由于采用梯度下降网络学习算法而存在收敛速度慢,易陷入局部最优等问题.又如径向基神经网络（RBF）是一种前向神经网络,其结构与多层前向网络的结构相似,它能将一切问题的特征都变为数字,最终结果会丢失信息[7].再由Vapnik提出的支持向量机（SVM）,是以统计学为基础,可用于模式识别、故障诊断等,但对大规模训练样本及解决多分类等问题难以实施.ELM是近年提出的一种新的单隐层前向神经网络学习算法,其具有学习速度快且泛化性能好等优点,因此选用ELM作为分类器.具体算法如下.

对于N个不同的训练样本,集合表示为N等于〈（Xi,Yi）│i 等于 1,2,等,N；Xi∈Rn；Yi∈Rm〉,具有隐藏节点数M且激活函数f（x）的SLFN模型为

式中：αi,βi,bi分别为第i个隐藏层节点的输出权值,输入权值和偏置,oj为第j个样本的输出值.

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假设标准单隐层前馈神经网络能够零误差逼近N个样本,即

式中：G为神经网络的隐层输出矩阵,G中的第i列定义为第i个隐层节点对应的输入X1,X2,等,XN的输出向量.输出权值可通过最小范数的最小二乘解来获得,即

式中：G+为隐层输出矩阵G的Moore-Penrose广义逆.

总之,ELM的基本思路是网络参数不需要全部设定,输入权值β和隐含层节点偏置值b在计算过程中可随机给定,这将大大提高收敛速度.

3 汽轮机振动信号特征提取

3.1 实验数据的采集

通过搭建试验台进行原始故障信号的采集,通过各种人为因素生成故障,产生三种原始故障信号并采集.试验装置包括转子ZXP-4A、振动试验台、41M/HG-2508型数字测振仪主机、信号采集器、电涡流传感器、计算机以及DASP等.人为故障分三类,即不对中、不对中加松动、转子质量不平衡.各种故障模拟的方法：不对中故障是将联轴器换成硬质橡胶管,并在轴末端的轴承座底垫上1~2个垫片,人为地将轴承座扭转一定角度实现；不对中加松动故障则是在不对中的试验中同时加入轴承座松动来实现；不平衡故障通过在临近电涡流传感器的转子转盘上旋入3~5个螺丝钉,螺丝钉要集中以使转子发生质量不平衡故障.

故障信号的原始振动频率为1 000 Hz,采取样本点数为8 000点,试验中,转子转速分别为1 000 r/min,1 150 r/min和1 200 r/min.在每个转速下每种故障采取10组样本数据.

3.2 基于局部特征尺度分解样本熵的特征提取

Richman提出的样本熵方法是一种全新的关于复杂性测度时间序列方法[8].表示方法为SampEn（m,r,N）,其中,N为长度,r为相似容限,m为维数.其目的在于消除近似熵带来的由于计数自身匹配值而造成的偏差问题,解决了其对微小的复杂性变化不灵敏的缺陷.样本熵值的大小和序列复杂性成正比.样本熵不仅继承了近似熵的优点,而且增加了一些核心环节.样本熵的算法如下[9].

由Pincus的分析过程得出[10],m等于1或2,r等于0.1SD-0.25SD（SD为原始数据x（i）的标准差）样本熵的计算结果最理想,因此本文取m等于2,r等于0.2SD为最佳值.

4 诊断结果分析

转子振动试验台产生汽轮机的原始故障信号,对转子质量不平衡、不对中和松动3种故障振动信号进行采集.故障信号的原始采样频率为1 000 Hz,实验中各种故障分别采取160组振动信号.不平衡、不对中和松动等状态的振动位移信号（径向位移传感器的输出信号）时域波形见图1.

每个转速下分别采取160组振动信号.取其中100组振动信号作为样本进行训练,剩余的60组振动信号用于验证模型的准确性.

分别对三种故障信号进行处理,进而提取样本熵.三种故障下的部分样本熵见表1.

将提取的特征向量作为训练样本,直接输入到BP人工神经网络、RBF神经网络、SVM和EML中进行反复训练,得到结构稳定的分类器,然后再把测试信号输入到这些分类器中进行测试（见表2）.

为了进一步证明文章所提特征提取方法的有效性,与基于EMD和小波包分解的样本熵特征进行了比较,分类器均采用ELM（见表3）.

由表2和表3可知,由于RBF神经网络、SVM和BP网络的训练过程需要反复迭代来确定参数,过程复杂,诊断精度过低,而ELM的准确率非常高,说明该分类器的能力非常强.与EMD和小波包分解的样本熵特征相比,基于LCD样本熵的诊断率达到94%.所以,基于LCD样本熵的故障特征提取方法能够满足汽轮机故障特征提取的实际需求.

5 结论

文章提取汽轮机转子振动信号局部特征尺度分解的样本熵作为故障特征,并结合ELM对汽轮机故障诊断中出现的识别问题进行了分类实验,结果表明,LCD样本熵能准确地对汽轮机振动信号进行特征表征,而ELM能准确地对汽轮机故障信号进行诊断,相比较两种方法均优于传统的BP人工神经网络、RBF神经网络、SVM的诊断结果.因此基于局部特征尺度分解提取特征信号,采用极限学习分类器作为汽轮机故障诊断模型能够满足实际运用的要求.

参考文献：

[1] 黄晓光,王永泓,翁史烈.基于BP算法的电站燃气轮机故障诊断[J].中国电机工程学报,2000,20(12):72-74.

[2] 刘占生,窦唯.基于旋转机械振动参数图形融合灰度共生矩阵的故障诊断方法[J].中国电机工程学报,2008,28(2):88-95.

[3] 赵志宏,杨绍普.一种基于样本熵的轴承故障诊断方法[J].振动与冲击,2012.31(6):136-140.

[4] Huang N E, Shen Z, Long S R, et al. The empirical modedecomposit.ion and the Hilbert spectrum for nonlinear andnon-stationary time series analysis[J]. Proceedings of theRoyal Society of London. Series A: Mathematical, Physicaland Engineering Sciences, 1998, 454(1971): 903-995.

[5] 赵志宏,杨绍普.基于小波包变换与样本熵的滚动轴承故障诊断[J].振动、测试与诊断,2012,32(4):640-644.

[6] Frei M G, Osorio I. Intrinsic time-scale decomposition:time-frequency-energy analysis and real-time filtering ofnon-stationary signals[J]. Proceedings of the Royal Society A:Mathematical, Physical and Engineering Science, 2007, 463(2078): 321-342.

[7] 李文良,卫志农,孙国强,等.基于改进空间相关法和径向神经网络的风电场短期风速分时预测模型 [J].电力自动化设备,2009,29(6):89-92.

[8] Richman J S, Moorman J R. Physiological time-series anal-ysis using approximate entropy and sample entropy[J]. Amer-ican Journal of Physiology-Heart and Circulatory Physiology,2000, 278(6): 2039-2049.

[9] Alcaraz R, Rieta J J. A review on sample entropy application论文范文or the non-invasive analysis of atrial fibrillation electrocar-diograms[J]. Biomedical Signal Processing and Control, 2010,5(1): 1-14.

[10] Pincus S M. Assessing serial irregularity and its implication论文范文or health[J]. Annals of the New York Academy of Sciences,2001, 954(1): 245-267.

（责任编辑赵娟）

总结：本文关于故障诊断小波论文范文,可以做为相关参考文献。

汽车故障诊断与排除引用文献: