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基于MFO-VMD和GMFE的往复压缩机轴承间隙故障诊断方法 被引量：2
1
作者 李彦阳 王金东 赵海洋 《石油化工应用》 CAS 2024年第1期98-104,114,共8页
基于往复压缩机轴承间隙故障呈现非线性、非稳定性和特征耦合的特点,本文提出了飞蛾捕焰优化算法(MFO)优化变分模态分解方法(VMD)和广义多尺度模糊熵(GMFE)的往复压缩机轴承间隙故障诊断新方法。首先,利用MFO对VMD的模态数k和惩罚因子... 基于往复压缩机轴承间隙故障呈现非线性、非稳定性和特征耦合的特点,本文提出了飞蛾捕焰优化算法(MFO)优化变分模态分解方法(VMD)和广义多尺度模糊熵(GMFE)的往复压缩机轴承间隙故障诊断新方法。首先,利用MFO对VMD的模态数k和惩罚因子α两个参数进行优化,得到最佳参数组合[k,α],从而利用优化后的VMD对轴承间隙振动信号进行信号分解处理,并进行振动信号的重构分析;然后,采用GMFE熵值算法对重构信号进行故障特征提取研究,从而得到所需的故障特征向量集;最后将提取的故障特征向量集输入智能分类算法支持向量机中进行故障的分类诊断研究。研究结果表明,本文提出的往复压缩机轴承间隙故障诊断方法有效地提高诊断的准确率,具有较好的故障特征提取优越性。 展开更多
关键词 往复压缩机 飞蛾捕焰优化算法 变分模态分解 广义多尺度模糊熵 故障诊断
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基于自适应RCGmvMFE和流行学习的滚动轴承故障诊断 被引量：3
2
作者 刘武强 杨小强 申金星 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期9-18,共10页
多尺度模糊熵能够较好的量化振动信号的复杂程度,但缺乏对其他信道信息的有效利用,为了充分利用其他信道的振动信息,将表征同步多通道数据多变量复杂度的多变量熵理论应用到轴承故障诊断中。为了准确提取轴承信号中的故障特征,提出了基... 多尺度模糊熵能够较好的量化振动信号的复杂程度,但缺乏对其他信道信息的有效利用,为了充分利用其他信道的振动信息,将表征同步多通道数据多变量复杂度的多变量熵理论应用到轴承故障诊断中。为了准确提取轴承信号中的故障特征,提出了基于自适应噪声完备集成经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)和精细复合广义多变量多尺度模糊熵(Refined Composite Generalized Multivariate Multiscale Fuzzy Entropy,RCGmvMFE)的轴承多故障诊断方法。首先利用CEEMDAN对多信道的源信号进行分解获得无模式混叠的IMF。然后采用相关性分析方法对IMF分量进行筛选,选出对故障特征敏感的IMF作为多通道数据构成多元变量,并计算其RCGmvMFE组成故障特征。随后采用t分布随机邻域嵌入(t-distributed Stochastic Neighbor Embedding,t-SNE)对高维特征进行维数约简。最后利用鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)优化核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)对低维故障特征进行分类。实验结果表明,该方法能够有效地诊断轴承不同程度的故障,为滚动轴承的故障诊断提供了补充方法。 展开更多
关键词 CEEMDAN 精细复合广义多变量多尺度模糊熵 敏感IMF t分布随机邻域嵌入 流行学习 滚动轴承 故障诊断
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