基于語譜圖的風(fēng)電機(jī)組葉片故障診斷算法

基于語譜圖的風(fēng)電機(jī)組葉片故障診斷算法摘要伴隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的不斷進(jìn)步，化石能源的消耗越來越嚴(yán)重，人類不僅面臨嚴(yán)重的能源危機(jī)問題，并且化石能源的燃燒還對(duì)環(huán)境造成了嚴(yán)重的污染，可再生能源的開發(fā)成為人們逐漸去探索的方向。風(fēng)能作為一種資源潛力巨大、技術(shù)也較為成熟的可再生清潔能源，具有清潔安全、儲(chǔ)量巨大、利用方便等諸多優(yōu)點(diǎn)。隨著人們對(duì)風(fēng)能的越發(fā)重視，越來越多的國家在風(fēng)力發(fā)電領(lǐng)域投入越來越多的人力和資金,風(fēng)力發(fā)電技術(shù)也不斷發(fā)展并趨于成熟完善。在大型風(fēng)電機(jī)組中，風(fēng)機(jī)葉片作為其中轉(zhuǎn)化能量的關(guān)鍵部件，其運(yùn)行的安全性和穩(wěn)定性極其重要。再加上風(fēng)電機(jī)組的運(yùn)行環(huán)境大多位于高山或海島，自然環(huán)境相對(duì)較為惡劣，極易發(fā)生安全故障問題，從而影響到風(fēng)能的捕捉。因此本文提出了一種基于語譜圖的風(fēng)機(jī)葉片故障診斷算法，具體研究內(nèi)容及成果如下：(1)分析了傳感器拾取葉片運(yùn)行聲信號(hào)中混有的以風(fēng)噪聲為主復(fù)雜干擾噪聲成分及其特點(diǎn)，在此基礎(chǔ)上利用譜減法對(duì)原始風(fēng)機(jī)葉片聲信號(hào)進(jìn)行去噪處理，并對(duì)掃風(fēng)聲事件進(jìn)行了提取工作，為后期特征提取奠定良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。(2)葉片表面發(fā)生損傷后產(chǎn)生的聲紋變化，在空氣中激發(fā)出人耳可分的異音變化，通過對(duì)風(fēng)機(jī)葉片運(yùn)行聲信號(hào)時(shí)頻域特點(diǎn)分析，研究葉片聲信號(hào)的語譜圖刻畫方法，并提取了梅爾倒譜系數(shù)等特征參數(shù)作為聲紋特征，用于表征風(fēng)機(jī)葉片的運(yùn)行狀態(tài)。(3)通過字典學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)葉片故障識(shí)別模型構(gòu)建。對(duì)上述步驟提取的葉片聲紋特征進(jìn)行分類處理，構(gòu)建出葉片運(yùn)行聲信號(hào)樣本集。通過分析不同運(yùn)行狀態(tài)下葉片的聲紋特征參數(shù)，最終構(gòu)建基于字典學(xué)習(xí)的葉片異音診斷模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)葉片聲音信號(hào)的實(shí)時(shí)監(jiān)測和故障診斷。最終通過分類準(zhǔn)確率為評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)生成結(jié)果進(jìn)行評(píng)估。斷聲紋特征字典學(xué)習(xí)

[30]整理好后重構(gòu)。圖4-2展示了字典學(xué)習(xí)算法的流程圖：圖4-2字典學(xué)習(xí)算法流程4.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析4.3.1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集介紹實(shí)驗(yàn)采用來自海子洼風(fēng)場和硝池子風(fēng)場兩個(gè)風(fēng)場的實(shí)測聲音數(shù)據(jù)進(jìn)行模型效果的驗(yàn)證。將第三章所得到的MFCC參數(shù)和LPCC參數(shù)分別作為訓(xùn)練樣本集進(jìn)行字典學(xué)習(xí)算法的測試。每個(gè)樣本中包含2150組分割好的掃風(fēng)事件，其中正常運(yùn)行狀況下的掃風(fēng)事件有1970組，故障狀況下的掃風(fēng)事件有180組。構(gòu)建標(biāo)簽對(duì)樣本事件進(jìn)行樣本類別記錄工作，正常類記為0，累計(jì)故障類記為1。對(duì)所有的樣本進(jìn)行隨機(jī)劃分，選擇樣本的70%作為訓(xùn)練集，剩下的30%作為測試集，對(duì)不同的特征參數(shù)指標(biāo)完成50次實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，通過不同識(shí)別特征的準(zhǔn)確率來完成對(duì)識(shí)別效果的評(píng)估。4.3.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果展示在對(duì)MFCC、LPCC以及二者融合進(jìn)行的LPMFCC三種特征參數(shù)作為對(duì)葉片運(yùn)行聲信號(hào)的特征代表做了故障識(shí)別后，本小節(jié)通過三種不同的機(jī)器學(xué)習(xí)準(zhǔn)確率指標(biāo)來完成對(duì)三種特征參數(shù)的識(shí)別效果評(píng)估。4.3.2.1準(zhǔn)確率評(píng)估準(zhǔn)確率作為平時(shí)最常用的評(píng)價(jià)模型好壞的指標(biāo)，可以最直觀的評(píng)價(jià)出三種參數(shù)對(duì)于葉片運(yùn)行故障識(shí)別的準(zhǔn)確性。圖4-3給出了經(jīng)過多次試驗(yàn)后三種特征參數(shù)下的故障識(shí)別準(zhǔn)確率?？梢钥闯鲇捎贛FCC參數(shù)對(duì)于噪聲的抗干擾能力強(qiáng)于LPCC，因此在識(shí)別準(zhǔn)確率上是優(yōu)于LPCC的，二者在經(jīng)過融合判別后通過各自發(fā)揮的優(yōu)勢(shì)能將識(shí)別準(zhǔn)確率在提升一個(gè)檔次。綜合看下來不管哪種特征參數(shù)作為故障識(shí)別指標(biāo)都能達(dá)到較好的識(shí)別效果。圖4-3三種參數(shù)識(shí)別準(zhǔn)確率4.3.2.2精確率評(píng)估由于本次實(shí)驗(yàn)的研究對(duì)象是對(duì)葉片的故障識(shí)別，因此在識(shí)別精確率上的效果尤為重要，精確率指標(biāo)可以體現(xiàn)在識(shí)別為無故障中的正確比例，從而可以一定程度上對(duì)風(fēng)險(xiǎn)大小進(jìn)行評(píng)估。圖4-4給出了三種特征參數(shù)下故障識(shí)別的精確率?？梢钥吹脚c準(zhǔn)確率的結(jié)果大致類似，在精確率上有了整體的提升，MFCC的效果依然強(qiáng)于LPCC，且二者的配合使用對(duì)故障識(shí)別的精確率達(dá)到明顯提升。圖4-4三種參數(shù)識(shí)別精確率4.3.2.3F1分?jǐn)?shù)評(píng)估在以上兩種評(píng)價(jià)指標(biāo)的基礎(chǔ)上，再通過更為精確的三級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)F1分?jǐn)?shù)對(duì)葉片故障識(shí)別的模型進(jìn)行評(píng)估。F1分?jǐn)?shù)對(duì)所有情況的識(shí)別準(zhǔn)確度和識(shí)別完整度做了一個(gè)綜合評(píng)估來對(duì)三種特征參數(shù)的識(shí)別效果進(jìn)行評(píng)價(jià)。圖4-5給出在F1分?jǐn)?shù)下三種參數(shù)的識(shí)別效果?？梢钥吹?，三種參數(shù)的F1分?jǐn)?shù)與上面的準(zhǔn)確率和精確率相差不大，融合參數(shù)依然是三種情況下最好的參考指標(biāo)。圖4-5三種參數(shù)的F1分?jǐn)?shù)4.4本章總結(jié)本章介紹了KSVD的基本理論并且通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了字典學(xué)習(xí)理論是可以應(yīng)用在風(fēng)機(jī)葉片的故障診斷中的。首先，介紹了KSVD的基本思想并介紹了基于稀疏分類的字典學(xué)習(xí)的基本方法和過程。然后利用第三章中提取的MFCC特征參數(shù)和LPCC特征參數(shù)以及二者融合后的特征參數(shù)對(duì)構(gòu)建了字典學(xué)習(xí)算法葉片故障分類器模型，并通過多次實(shí)驗(yàn)評(píng)估了三種特征參數(shù)下故障分類器的故障識(shí)別準(zhǔn)確率、精確率和F1分?jǐn)?shù)的評(píng)估，從多方面驗(yàn)證了特征參數(shù)對(duì)于故障識(shí)別的效果。

第五章總結(jié)與展望5.1工作總結(jié)本文針對(duì)大型風(fēng)力發(fā)電機(jī)組葉片的故障檢測問題，提出了一種基于語譜圖的非接觸式故障診斷算法，對(duì)風(fēng)機(jī)葉片運(yùn)行聲音信號(hào)的預(yù)處理、音頻特征參數(shù)提取及故障分類器設(shè)計(jì)等問題展開研究，具體研究內(nèi)容及成果如下：(1)由于葉片運(yùn)行聲信號(hào)中背景噪聲的主要成分為穩(wěn)定的風(fēng)噪，因此采用了基于譜減法的去除噪聲預(yù)處理工作。譜減法通過對(duì)噪聲聲譜的估計(jì)，將原混合聲音譜與噪聲譜相減，并通過兩個(gè)參數(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)原始信號(hào)的去噪處理，從而獲得降噪后的聲音信號(hào)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該方法可以有效降低葉片運(yùn)行時(shí)的背景噪聲，提高信噪比，使葉片運(yùn)行時(shí)聲信號(hào)的周期性更加明顯。(2)針對(duì)聲信號(hào)的特征參數(shù)提取問題，通過對(duì)葉片雷擊前后后的信號(hào)時(shí)頻域特點(diǎn)進(jìn)行分析，提梅爾倒譜系數(shù)以及GFCC故障特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：所提取的特征參數(shù)能夠有效的描述風(fēng)機(jī)葉片運(yùn)行時(shí)的狀態(tài)變化。(3)針對(duì)故障分類識(shí)別問題，設(shè)計(jì)了基于字典學(xué)習(xí)算法的風(fēng)機(jī)葉片故障診斷模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該模型對(duì)風(fēng)機(jī)葉片的故障可以達(dá)到較好的識(shí)別效果。綜上所述，本文的研究成果具有一定的理論意義和工程應(yīng)用價(jià)值。5.2展望通過此次對(duì)基于風(fēng)機(jī)葉片聲學(xué)信號(hào)的故障診斷問題的研究，本文已經(jīng)初步取得了一些研究成果，但由于時(shí)間精力以及其他客觀因素的制約，此次研究工作仍然存在一定不足：(1)在進(jìn)行譜減法去噪時(shí)，默認(rèn)對(duì)噪聲的估計(jì)是恒定值，過于理想化，在面對(duì)多元數(shù)據(jù)時(shí)可能會(huì)影響模型的準(zhǔn)確性。在后續(xù)的研究中可以考慮設(shè)計(jì)一種隨當(dāng)前聲信號(hào)信噪比自適應(yīng)的一種算法實(shí)現(xiàn)對(duì)原始聲信號(hào)的準(zhǔn)確去噪處理。(2)在故障識(shí)別算法中，嘗試的特征參數(shù)樣本有點(diǎn)過少，在以后應(yīng)該多嘗試一些其他的聲信號(hào)特征參數(shù)，或者將幾種特征參數(shù)混合來訓(xùn)練故障診斷模型。(3)在葉片運(yùn)行聲信號(hào)的樣本收集中樣本數(shù)有點(diǎn)偏少，影響了分類算法訓(xùn)練的準(zhǔn)確性?？梢栽诤罄m(xù)多尋找一些樣本訓(xùn)練，提高故障診斷的準(zhǔn)確率。

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