参数优化的组合形态-hat变换及其在风力发电机组故障诊断中的应用

被引：19

作者：

鄢小安

贾民平

机构：

[1] 东南大学机械工程学院

来源：

机械工程学报 | 2016年 / 52卷 / 13期

基金：

高等学校博士学科点专项科研基金;

关键词：

组合形态-hat变换; 结构元素; 粒子群优化; 风力发电机组; 故障诊断;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM315 [风力发电机];

学科分类号：

080802 [电力系统及其自动化];

摘要：

开闭-闭开组合形态滤波(Combination morphological filter,CMF)可以有效剔除振动信号中的脉冲干扰,顶帽(Top-hat,TH)变换充分反映出信号周期性的冲击特征,借鉴此两种形态算子的理论思想,提出一种新的数学形态算子——组合形态-hat变换。为准确描述形态学算子在振动检测应用中的理论依据,通过非线性滤波器频响特性的分析方法考察形态学算子的滤波性质。此外,针对数学形态算子中结构元素的尺度按经验选择的问题,采用粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)对组合形态-hat变换的结构元素尺度进行参数优化,提高数学形态算子在振动信号处理中的精确度。通过仿真信号和实测风力发电机组振动信号的分析结果表明,参数优化的组合形态-hat变换在抑制背景噪声和提取冲击特征方面具备优良的性能,并能够准确高效地识别出风力发电机组齿轮箱高速轴齿轮的磨损故障,具有一定的实际工程应用价值。

引用

页码：103 / 110

页数：8

共 15 条

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