智能监测与诊断PPT
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vjt (N1) vjt (N) dtk bj t (N1) t (N) dtk
应用目的与综述 传感器
数据采集方法 信号处理方法 故障诊断方法
总结
✓ 智能监测与诊断原理这门课让我学到了很多，对智 能监测诊断系统有了一定的了解，包括传感器、数 据采集模块、数据处理模块等。
✓ 这门课的学习也拓展了我的知识面，对科研有了新 的认识，邱老师以自己的科研经历给我们讲解科研 以及以后就业的问题，是一个很好的教学手段。
±1Fra Baidu bibliotekV；
▪ 数据采集卡NI9234的主要性能指标如下： ➢ 模拟量输入：4路同步采样模拟输入； ➢ 采样率：每通道采样速率2-51.2kS/s； ➢ 输入耦合：交流耦合（0.5Hz）和IEPE始终可用
应用目的与综述 传感器
数据采集方法 信号处理方法 故障诊断方法
总结
1.时域分析
均值 均方值 方差
Kishimoto K,Inoue H, Hamada M, Shibuya T. Time frequency analysis of dispersive waves by means of wavelet transform. J Appl Mech 1995; 62: 841-6.
麻东东, 风力发电机组远程状态监测与故障诊断系统的开发, [硕士学位论文]. 华北电力大学. 2012年 .
2009年，BARSZCZ等提出了利用谱峭度诊断行星齿轮 箱故障的方法。谱峭度具有对冲击信号敏感的特性，利 用谱峭度可以检测出信号冲击成分，从而诊断出故障。
2009年，INALPOLAT等对行星齿轮箱的建模和动力学 行为进行了研究，为阐述其复合传动引起的故障相互调 制和耦合等故障机理提供了依据。
dtk (ytk ct ) ct (1 ct )
q
e jk [ dt v jt ]b j (1 b j ) t 1
式中：dtk：输出层的各单元误差；b j ：中间层输 出； ct ：网络的实际输出；e jk：中间层的各单元 误差； yt：k 目标向量
第二阶段是误差的逆向传播过程：对权值v jt 和阈 值 t 进行修改，即从最后一层向前计算层的阈值 和权值对总误差的梯度，
J.Ribrant, L.M.Bertling. Survey of failures in wind power systems with focus on Swedish wind power plants during 1997-2005[J]. IEEE Trans.Energy Conversion, 2007, 22(1):167-173.
王慧中, 王小鹏, 李春霞, 基于数据挖掘的风力发电设备在线故障诊断平台[J]. 风机技术. 2010(1):4750.
ˆ () 2
d
小波函数的多分辨表达：
x(t) C j0 ,k j0 ,k (t)
d j,k j0 ,k (t)
k
k j j0
j,k Z
应用目的与综述 传感器
数据采集方法 信号处理方法 故障诊断方法
总结
小波神经网络故障诊断系统
第一阶段是正向传播过程：设置网络结构参数和 前一次迭代的权值和阈值，然后通过输入学习样 本从第一层往后计算各神经元的输出。
报告人：蔡 静
应用目的与综述 传感器
数据采集方法 信号处理方法 故障诊断方法
总结
2008年，HUANG等研究了小波神经网络在风力机齿轮 箱故障诊断中的应用。该方法借助小波变换的时频分析 特性和神经网络的自学习功能，将小波函数作为神经网 络的隐含层，提高了诊断精度，减少了神经网络的层数 ，加快了收敛速度。
采集低频振动信 号
应用目的与综述 传感器
数据采集方法 信号处理方法 故障诊断方法
总结
▪ 数据采集卡USB6218的主要性能指标如下： ➢ 模拟量输入：16路、32路32位模拟输入； ➢ 数字量输入输出：8位数字输入、8位数字输出； ➢ 采样率：单通道采样率250kS/s； ➢ 分辨率：16位分辨率； ➢ 输 入 范 围 ： 每 通 道 有 四 个 可 编 程 输 入 范 围 ±0.2V-
2010年，WATSON等借助连续小波变化，对输入功率信 号进行分析，识别出了发动机转子偏心故障和轴承故障 。
系统的整体框架图
应用目的与综述 传感器
数据采集方法 信号处理方法 故障诊断方法
总结
1.加速度传感器 2.其他传感器
标准加速度传感 器
低速加速度传感 器
温度传感器
压力传感器
采集高速轴部件 的高频振动信号
C.S.Tsai, C.T.Hsieh, and S.J.Huang. Enhancement of damagedetection of wind turbine blades via CWTbased approaches[J]. IEEE Trans. Energy Conversion, 2006,21(3):776-781.
2.频域分析
傅里叶变换 解析信号
功率谱 相位谱
1/ a
3.小波变换
函数f(t)的连续小波变换定义为信号f(t)与小波基函数 的内积：
WTh(a,b) f (t), a,b (t)
1 f (t) (t b)dt
a
a
a表示伸缩因子，b表示平移因子
a>0, (t函) 数表示分析小波，它必须满足允许条件:
应用目的与综述 传感器
数据采集方法 信号处理方法 故障诊断方法
总结
✓ 智能监测与诊断原理这门课让我学到了很多，对智 能监测诊断系统有了一定的了解，包括传感器、数 据采集模块、数据处理模块等。
✓ 这门课的学习也拓展了我的知识面，对科研有了新 的认识，邱老师以自己的科研经历给我们讲解科研 以及以后就业的问题，是一个很好的教学手段。
±1Fra Baidu bibliotekV；
▪ 数据采集卡NI9234的主要性能指标如下： ➢ 模拟量输入：4路同步采样模拟输入； ➢ 采样率：每通道采样速率2-51.2kS/s； ➢ 输入耦合：交流耦合（0.5Hz）和IEPE始终可用
应用目的与综述 传感器
数据采集方法 信号处理方法 故障诊断方法
总结
1.时域分析
均值 均方值 方差
Kishimoto K,Inoue H, Hamada M, Shibuya T. Time frequency analysis of dispersive waves by means of wavelet transform. J Appl Mech 1995; 62: 841-6.
麻东东, 风力发电机组远程状态监测与故障诊断系统的开发, [硕士学位论文]. 华北电力大学. 2012年 .
2009年，BARSZCZ等提出了利用谱峭度诊断行星齿轮 箱故障的方法。谱峭度具有对冲击信号敏感的特性，利 用谱峭度可以检测出信号冲击成分，从而诊断出故障。
2009年，INALPOLAT等对行星齿轮箱的建模和动力学 行为进行了研究，为阐述其复合传动引起的故障相互调 制和耦合等故障机理提供了依据。
dtk (ytk ct ) ct (1 ct )
q
e jk [ dt v jt ]b j (1 b j ) t 1
式中：dtk：输出层的各单元误差；b j ：中间层输 出； ct ：网络的实际输出；e jk：中间层的各单元 误差； yt：k 目标向量
第二阶段是误差的逆向传播过程：对权值v jt 和阈 值 t 进行修改，即从最后一层向前计算层的阈值 和权值对总误差的梯度，
J.Ribrant, L.M.Bertling. Survey of failures in wind power systems with focus on Swedish wind power plants during 1997-2005[J]. IEEE Trans.Energy Conversion, 2007, 22(1):167-173.
王慧中, 王小鹏, 李春霞, 基于数据挖掘的风力发电设备在线故障诊断平台[J]. 风机技术. 2010(1):4750.
ˆ () 2
d
小波函数的多分辨表达：
x(t) C j0 ,k j0 ,k (t)
d j,k j0 ,k (t)
k
k j j0
j,k Z
应用目的与综述 传感器
数据采集方法 信号处理方法 故障诊断方法
总结
小波神经网络故障诊断系统
第一阶段是正向传播过程：设置网络结构参数和 前一次迭代的权值和阈值，然后通过输入学习样 本从第一层往后计算各神经元的输出。
报告人：蔡 静
应用目的与综述 传感器
数据采集方法 信号处理方法 故障诊断方法
总结
2008年，HUANG等研究了小波神经网络在风力机齿轮 箱故障诊断中的应用。该方法借助小波变换的时频分析 特性和神经网络的自学习功能，将小波函数作为神经网 络的隐含层，提高了诊断精度，减少了神经网络的层数 ，加快了收敛速度。
采集低频振动信 号
应用目的与综述 传感器
数据采集方法 信号处理方法 故障诊断方法
总结
▪ 数据采集卡USB6218的主要性能指标如下： ➢ 模拟量输入：16路、32路32位模拟输入； ➢ 数字量输入输出：8位数字输入、8位数字输出； ➢ 采样率：单通道采样率250kS/s； ➢ 分辨率：16位分辨率； ➢ 输 入 范 围 ： 每 通 道 有 四 个 可 编 程 输 入 范 围 ±0.2V-
2010年，WATSON等借助连续小波变化，对输入功率信 号进行分析，识别出了发动机转子偏心故障和轴承故障 。
系统的整体框架图
应用目的与综述 传感器
数据采集方法 信号处理方法 故障诊断方法
总结
1.加速度传感器 2.其他传感器
标准加速度传感 器
低速加速度传感 器
温度传感器
压力传感器
采集高速轴部件 的高频振动信号
C.S.Tsai, C.T.Hsieh, and S.J.Huang. Enhancement of damagedetection of wind turbine blades via CWTbased approaches[J]. IEEE Trans. Energy Conversion, 2006,21(3):776-781.
2.频域分析
傅里叶变换 解析信号
功率谱 相位谱
1/ a
3.小波变换
函数f(t)的连续小波变换定义为信号f(t)与小波基函数 的内积：
WTh(a,b) f (t), a,b (t)
1 f (t) (t b)dt
a
a
a表示伸缩因子，b表示平移因子
a>0, (t函) 数表示分析小波，它必须满足允许条件: