基于改进生成对抗网络的风机行星齿轮箱故障诊断方法

作     者：李东东 刘宇航 赵阳 赵耀 LI Dongdong;LIU Yuhang;ZHAO Yang;ZHAO Yao

作者机构：上海电力大学电气工程学院上海市200090 

基　　金：国家自然科学基金项目(51977128) 上海市教育委员会和上海市教育发展基金会“晨光计划”(17CG56) 上海市自然科学基金(21ZR1425400) 

出 版 物：《中国电机工程学报》 (Proceedings of the CSEE)

年 卷 期：2021年第41卷第21期

页      码：7496-7506页

摘      要：行星齿轮箱是风电机组传动系统中的重要部件,其故障发生率较高且难以直接识别故障情况,此外故障样本难以直接获取、样本环境噪声大等问题增加了故障诊断的难度。针对这些问题,提出基于贝叶斯优化及Wasserstein距离改进辅助分类生成对抗网络模型的齿轮箱故障诊断方法。首先,以辅助分类生成对抗网络为基础,针对振动信号时序特征构建一维卷积层替代二维卷积,提高信号特征提取效率;同时,在生成器和判别器中加入批归一化层和Dropout层,规范数据结构特征。然后,利用贝叶斯优化策略自适应调节判别器参数,提升判别器的性能,并引入Wasserstein距离改进模型的目标函数,通过博弈对抗机制同时优化生成器和判别器,显著提高模型的泛化能力和故障特征提取能力。设计行星齿轮箱在定速和变速运行下不同故障状态的实验,在不同非平衡样本集情况下,该方法可实现样本数据增强,并且保持良好的故障识别准确率,验证了该方法的先进性。

主 题 词：行星齿轮箱 生成对抗网络 Wasserstein距离 贝叶斯优化 泛化能力 故障诊断 

学科分类：080802[080802] 0808[工学-自动化类] 08[工学] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.13334/j.0258-8013.pcsee.202223

馆 藏 号：203106076...