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基于改进复合多元尺度加权排列熵的轴承故障识别研究 被引量：1
1
作者 吕麦丝 陈根金 +1 位作者 刘玉芳 张明 《中国工程机械学报》 北大核心 2023年第1期73-78,共6页
轴承作为机械传动系统上不可缺少单元,在长期交变载荷作用下容易产生内部损伤,判断其故障状态尤为重要。综合复合多元多尺度加权排列熵(CMMWPE)与天牛须搜索支持向量机(BSASVM)算法优点,设计了一种基于CMMWPE-BSASVM复合算法的轴承故障... 轴承作为机械传动系统上不可缺少单元,在长期交变载荷作用下容易产生内部损伤,判断其故障状态尤为重要。综合复合多元多尺度加权排列熵(CMMWPE)与天牛须搜索支持向量机(BSASVM)算法优点,设计了一种基于CMMWPE-BSASVM复合算法的轴承故障智能诊断方法。以调心球轴承运行情况为例,开展故障诊断分析。研究结果表明:利用本文CMMWPE算法进行处理时形成了比MWPE、CMWPE算法更加平滑的熵值变化曲线,能够实现以上样本的精确区分,有助于更准确提取出滚动轴承的特征信号。采用CMMWPE可以实现更高效的故障模式识别性能;相比较其他分类器,BSASVM分类器处理效率更高,因此建立的CMMWPE和Isomap特征集识别运行故障获得了100%准确率,确保滚动轴承故障达到精确、高效识别的效果。该研究可以拓宽到相关机械传动领域,具有很好的应用价值。 展开更多
关键词 轴承 复合多元多尺度加权排列熵(CMMWPE) 支持向量机 故障诊断
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基于改进多元多尺度加权排列熵的齿轮箱故障诊断 被引量：2
2
作者 赵家浩 廖晓娟 唐锡雷 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2022年第12期48-52,共5页
齿轮箱振动存在多个传递路径,而典型齿轮箱故障诊断方法一般使用单个路径的单通道振动信号,易造成其它通道信息的遗漏。为充分利用不同路径振动信号故障信息,增强故障特征的质量,引入了多元多尺度加权排列熵,对其粗粒化方式进行了完善,... 齿轮箱振动存在多个传递路径,而典型齿轮箱故障诊断方法一般使用单个路径的单通道振动信号,易造成其它通道信息的遗漏。为充分利用不同路径振动信号故障信息,增强故障特征的质量,引入了多元多尺度加权排列熵,对其粗粒化方式进行了完善,提出了改进多元多尺度加权排列熵(IMMWPE),实现齿轮箱多通道振动信号的故障特征提取。基于此,提出了一种结合IMMWPE、成对邻近特征和粒子群优化支持向量机的齿轮箱故障诊断方法。通过齿轮箱多通道数据分析,将其与多元多尺度样本熵、多元多尺度排列熵和多元多尺度模糊熵等方法进行对比,结果证明该方法能够准确识别齿轮箱的各类故障,而且优于对比方法。 展开更多
关键词 齿轮箱 改进多元多尺度加权排列熵 成对邻近特征 故障诊断
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基于VMD-MMPE的轧机轴承滚动体与保持架故障诊断 被引量：3
3
作者 计江 赵琛 王勇勤 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期290-297,409,共9页
针对板带轧机轴承工作环境恶劣、保持架与滚动体极易损坏、信号噪声大、识别困难以及实际工况对诊断速度要求高等问题,首先,提出粒子群优化变分模态分解(particle swarm optimization-variational mode decomposition,简称PSO-VMD)和多... 针对板带轧机轴承工作环境恶劣、保持架与滚动体极易损坏、信号噪声大、识别困难以及实际工况对诊断速度要求高等问题,首先,提出粒子群优化变分模态分解(particle swarm optimization-variational mode decomposition,简称PSO-VMD)和多元多尺度排列熵(multivariate multiscale permutation entropy,简称MMPE)的故障诊断方法,并结合粒子群优化支持向量机(particle swarm optimization-support vector machine,简称PSO-SVM)实现故障分类;其次,轴承振动信号经VMD处理为若干模态分量(intrinsic mode functions,简称IMF),选最优分量进行包络分析;然后,针对轧机轴承垂直水平轴向振动差别较大且受较大径向力与轴向力的特点,采用MMPE并考虑3维振动信号的4个分量的MMPE值与时域指标组成特征向量;最后,基于PSO-SVM模型对方法的有效性进行验证。计算和实验结果与集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)与局部均值分解(local mean decomposition,简称LMD)方法对比表明,VMD-MMPE可以优化模型的输入,提高模型的诊断正确率和速度,实现轴承保持架与滚动体不同部位和不同损伤程度的故障诊断,具有重要的工程意义。 展开更多
关键词 轧机轴承 变分模态分解 包络谱 多元多尺度排列熵 粒子群优化支持向量机 故障诊断
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ALIF-MMPE结合DAG-SVM的滚动轴承故障诊断 被引量：8
4
作者 韩美东 张金豹 赵永强 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2020年第9期1358-1365,共8页
针对滚动轴承故障诊断中非平稳振动信号下的有效故障特征提取问题,提出一种基于自适应局部迭代滤波、多元多尺度排列熵和有向无环图算法支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。自适应局部迭代滤波通过构建自适应滤波函数,能够有效抑制噪声... 针对滚动轴承故障诊断中非平稳振动信号下的有效故障特征提取问题,提出一种基于自适应局部迭代滤波、多元多尺度排列熵和有向无环图算法支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。自适应局部迭代滤波通过构建自适应滤波函数,能够有效抑制噪声和模态混叠,经自适应分解后得到若干本征模态函数。仿真结果表明其效果优于经验模态分解。然后利用多元多尺度排列熵对包含显著故障信息的本征模态函数进行信息融合和特征提取,组成故障状态特征集。采用主成分分析对故障状态特征集进行降维,随机抽取部分样本带入有向无环图算法支持向量机中进行训练,其它则作为测试样本进行故障识别和诊断。试验故障诊断结果表明:自适应局部迭代滤波下多元多尺度排列熵优于多个本征模态函数下的多尺度排列熵和经验模态分解下的多元多尺度排列熵;本文方法能准确地识别滚动轴承不同的故障类型及故障程度。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 自适应局部迭代滤波 多元多尺度排列熵 有向无环图算法支持向量机
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基于FCMMWPE-BSASVM组合算法的调心球轴承故障诊断研究 被引量：1
5
作者 张昭晗 齐俊平 +1 位作者 李峰 崔金巍 《制造技术与机床》 北大核心 2022年第11期15-19,共5页
为了提高机械旋转系统上调心球轴承特征提取和故障识别能力,设计了一种精细复合多元多尺度加权排列熵(fine composite multivariate multi-scale weighted permutation entropy,FCMMWPE)与天牛须搜索支持向量机算法(beetle antennae sea... 为了提高机械旋转系统上调心球轴承特征提取和故障识别能力,设计了一种精细复合多元多尺度加权排列熵(fine composite multivariate multi-scale weighted permutation entropy,FCMMWPE)与天牛须搜索支持向量机算法(beetle antennae search algorithm-supportvectormachine,BSASVM)相结合的故障特征提取方法,并采用等度规映射(Isomap)进行故障识别,最后开展故障诊断实例分析。研究结果表明:采用FCMMWPE算法处理状态熵值达到最高,形成更平滑的熵值曲线,广义粗粒化方法具备明显优势。轴承产生局部故障时,形成具有规律特征的振动信号,表明采用FCMMWPE提取调心球轴承故障特征满足可靠性条件并具备明显优势。对文章构建的FCMMWPE与Isomap特征集进行运行故障识别时实现了99.9%的准确率,实现调心球轴承故障高效识别。BSASVM满足更优的故障识别性能,具备更优的模式识别性能和更高处理效率。该研究可以拓宽到其他的机械传动领域,具有很好的应用价值。 展开更多
关键词 精细复合多元多尺度加权排列熵 支持向量机 等度规映射 调心球轴承 故障诊断
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