一种变工况下风电机组行星齿轮箱的故障诊断方法

作者：李东东; 赵阳; 赵耀^*

来源：电机与控制学报, 2023, 27(01): 33-45.

DOI：10.15938/j.emc.2023.01.004

• 风电机组行星齿轮箱
• 故障诊断
• 深度残差网络
• 域泛化
• 半监督学习
• 域对抗学习

针对现有的大多数深度迁移学习方法只能在目标转速下工作，而且在模型的训练中总是需要目标域样本的问题，研究风电机组行星齿轮箱在变工况下的故障诊断方法，设计了应用于变工况下行星齿轮箱故障诊断的深度残差半监督域泛化网络，将诊断模型推广到未知转速的故障诊断任务中。首先对振动信号进行Fast Kurtogram时频变换，生成图像并构造样本集；其次模拟实际情况，以含标签源域样本集和无标签源域样本集为输入，使用深度残差网络提取深层故障特征，并引入对抗博弈机制和基于伪标签的半监督学习方法对网络进行训练；最后根据训练后的网络搭建了域泛化故障诊断模型，利用行星齿轮箱故障诊断实验进行评估。实验结果表明，所设计的网络可以有效利用定速样本实现对未知转速样本和变速样本的故障识别，对目标域的平均识别率达到95.24%。

• 单位
  上海电力大学