Page 218 - 《振动工程学报》2025年第9期

2148 振 动 工 程 学 报 第 38 卷

表 5 不平衡数据集下各诊断模型的 GM 指标（单位：%）
Tab. 5 GM index of each diagnosis model under imbalanced
datasets (Unit: %)

不平衡率k
模型
3 5 10 15
SMM 94.68 94.33 92.59 88.65
NPLSSMM 96.57 93.39 92.84 85.36
(a) 正常状态 (b) 轴承室故障状态
IDSMM 95.76 93.40 92.52 88.52
(a) Normal state (b) Bearing chamber fault state
RSSMM 96.96 95.59 93.92 89.27
图 13 两种风电齿轮箱健康状态的小波时频图
MSCNN 96.33 95.37 93.28 88.31
MSAE 97.05 96.15 94.20 89.10 Fig. 13 Wavelet time-frequency diagrams of different health
RCSSMM 98.11 97.95 97.34 93.63 states for the wind turbine gearbox

4.2 案例 2：风场实测故障数据 4.2.2 结果分析
随机选取 50% 的样本作为训练样本，其余 50%

4.2.1 数据描述
的样本用于模型测试。由于风电齿轮箱正常状态数
本案例选用某风场风电齿轮箱故障数据进行实
据要多于故障数据，因而采用 GM 评估模型的故障
验分析。如图 11 所示，经过长期高速重载运行，风
诊断精度。各模型的 10 次诊断结果如图 14 所示。
电齿轮箱输出端轴承室发生严重磨损，影响了风力
发电机组的高效稳定运行。该型风电齿轮箱的传动 可以看出，10 次实验中，所提 RCSSMM 模型取得了
图如图 12 所示，当叶片主轴转速稳定在 16 r/min 的 8 次 最 高 故 障 诊 断 精 度 ， 平 均 故 障 诊 断 精 度 达 到
工作转速时，风电状态监测系统开始采集齿轮箱的 99.08%。同时，RCSSMM 诊断结果的标准差为 0.64%，
振动信号。此时，输出轴转速为 1814.4 r/min，转频为 在所有模型中最小，这表明所提诊断模型具有良好
30.24 Hz。振动信号的采样频率为 25600 Hz，每个样 的稳定性。
本的采样时长为 0.16 s，即包含 4096 个振动数据点。

SMM NPLSSMM IDSMM RSSMM
风电齿轮箱正常状态及轴承室故障状态下分别采集 MSCNN MSAE RCSSMM
500 和 200 个样本，图 13 为两种风电齿轮箱健康状 100
98
态的小波时频图。同样地，经灰度化和降采样后，每 96
个样本的小波时频图降维到 64×64。 故障诊断精度 / % 94
92
90
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
实验序号

图 14 各模型的 10 次故障诊断精度
Fig. 14 10 times fault diagnosis accuracy for each model

此外，为了评估所提模型在不同训练样本个数
图 11 风机齿轮箱轴承室磨损故障
下的故障诊断性能，分别从每种风电齿轮箱健康状
Fig. 11 Bearing chamber wear fault of the wind turbine gearbox
态（正常状态和轴承室故障状态）中随机抽取 10%、
电 的样本用于训练模型，其余样
行星齿轮箱 20%、40%、60%、70%
机
本用于测试模型。不同训练样本数下各模型的故障
R=92 Z 4 =26
轴承室磨 诊 断 结 果 如表 6 所 示 。 可 以 看 出 ， RCSSMM 模 型
Z 2 =20 损位置
在每种训练样本数下都获得了最高的故障诊断精
叶片 Z 3 =96 度 。MSCNN 和 MSAE 结 构 复 杂 、 参 数 众 多 ， 在 训
主轴 S=16
输入 练样本数量较少时（训练样本占比低于 40%），难以
获得模型的全局最优解，易出现欠拟合问题，导致其

Z 1 =91 轴承室磨损位置 故障诊断性能明显弱于其他 5 种模型。相较于其
二级增速齿轮箱 他 矩 阵 学 习 模 型， 所 提 RCSSMM 模 型 采 用 先 验 权
P=37 重分配策略及敏感损失代价函数，提高了模型的泛
化性能，因而获得了更优异的风电齿轮箱故障诊断

图 12 风电齿轮箱传动简图 结果。
Fig. 12 Transmission diagram of the wind turbine gearbox 为了进一步评估所提模型对不平衡数据的处理