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基于CMMFDE與多傳感器信息融合的旋轉機械故障診斷研究

作者：程志平,王潞紅,歐斌,等 日期：2024-05-24/span> 瀏覽：140 查看PDF文檔

摘要:采用單一傳感器采集的振動(dòng)信號難以準確描述旋轉機械動(dòng)態(tài)特性,導致提取的故障特征無(wú)法準確辨識旋轉機械故障。針對這一缺陷,提出了一種基于復合多元多尺度波動(dòng)散布熵(CMMFDE)、多傳感器信息融合和哈里斯鷹算法優(yōu)化極限學(xué)習機(HHO-ELM)的旋轉機械故障診斷方法。首先,引入復合多元粗?；幚?提出了CMMFDE方法,避免了傳統單變量分析方法只能處理單一通道振動(dòng)信號而導致特征的表征性能不足的缺陷,增強了故障特征的表征性能;隨后,利用布置在旋轉機械不同部位的傳感器收集了多種類(lèi)型的信號,組成混合多通道信號,并進(jìn)行了CMMFDE分析,構建了故障特征;最后,采用HHO對極限學(xué)習機的參數進(jìn)行了自適應優(yōu)化,并對特征樣本進(jìn)行了訓練和測試,完成了旋轉機械的故障識別工作;利用齒輪箱、離心泵兩種典型的旋轉機械數據集進(jìn)行了實(shí)驗分析。研究結果表明:該方法對多個(gè)通道的信號進(jìn)行分析時(shí),所獲得的準確率達到了100%和98%,優(yōu)于對單個(gè)通道信號進(jìn)行分析時(shí)獲得的準確率,同時(shí)CMMFDE方法的準確率和特征提取時(shí)間均優(yōu)于精細復合多元多尺度熵(RCMMSE)、精細復合多元多尺度模糊熵(RCMMFE)、精細復合多元多尺度排列熵(RCMMPE)、多元多尺度波動(dòng)散布熵(MMFDE)。

關(guān)鍵詞:旋轉機械;故障診斷;齒輪箱;離心泵;復合多元多尺度波動(dòng)散布熵;哈里斯鷹優(yōu)化極限學(xué)習機

中圖分類(lèi)號:TH132.41;TH17;TP212文獻標識碼:A文章編號:1001-4551(2024)05-0807-10


本文引用格式:

程志平,王潞紅,歐斌,等.基于CMMFDE與多傳感器信息融合的旋轉機械故障診斷研究［J］.機電工程,2024,41(5):807-816.

CHENG Zhiping, WANG Luhong, OU Bin, et al. Rotating machinery fault diagnosis based on CMMFDE and multi-sensor information fusion［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2024,41(5):807-816.