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题名相关系数SVD增强随机共振的单向阀故障诊断
被引量：10
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作者
张丹威
王晓东
黄国勇
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机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
云南省矿物管道输送工程技术研究中心
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第11期2696-2704,共9页
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基金
国家自然科学基金(No.61663017)
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文摘
针对大型往复式高压隔膜泵关键部件单向阀的磨损击穿故障通常遭受强噪声污染,故障难以检测的问题,从单向阀振动信号分析入手,提出一种相关系数SVD增强随机共振的单向阀故障诊断方法.该方法首先将含有噪声的单向阀振动信号进行奇异值分解(SVD),然后利用相关系数法筛选出包含故障特征信息最多的分量信号,再将其输入到随机共振系统中进行处理,达到检测强噪声背景下单向阀磨损击穿故障的目的.仿真结果表明,提出方法解决了强噪声背景下故障特征提取困难的问题;实测数据表明,该方法能够有效检测单向阀磨损击穿故障.
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关键词
单向阀
相关系数
奇异值分解(SVD)
随机共振
强噪声
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Keywords
check valve
correlation coefficient
singular value decomposition(SVD)
stochastic resonance
strong noise
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
TH165.3
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名EMD辅助相关系数SVD的单向阀故障诊断
被引量：2
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作者
张丹威
王晓东
黄国勇
范玉刚
周成江
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机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
云南省矿物管道输送工程技术研究中心
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出处
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2019年第6期846-854,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(61663017,61741310)资助
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文摘
单向阀是往复式高压隔膜泵的关键部件,其故障振动信号常遭受强噪声污染,导致故障特征难以检测。针对这一问题,提出一种经验模态分解(EMD)辅助相关系数奇异值分解(SVD)的单向阀故障诊断方法。该方法首先将单向阀振动信号进行EMD分解,并将分解得到的本征模态函数(IMF)进行重构;然后将重构信号输入到相关系数SVD系统中进行二次分解,并用相关系数法筛选出包含故障特征信息的分量信号;最后对有效分量信号进行希尔伯特包络谱分析,实现单向阀故障诊断。仿真结果表明,提出方法解决了强噪声背景下故障特征提取困难的问题;实测数据表明,该方法能够有效检测出单向阀故障。
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关键词
单向阀
EMD
相关系数
SVD
包络谱
强噪声
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Keywords
check valve
EMD
correlation coefficient
SVD
envelope spectrum
strong noise
fault diagnosis
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
TH165.3
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名高压辊磨运行工况识别算法研究
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作者
李明宇
张丹威
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机构
抚顺罕王傲牛矿业股份有限公司
流程工业综合自动化国家重点实验室
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出处
《金属矿山》
CAS
北大核心
2022年第4期188-194,共7页
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文摘
针对机理分析导致参数选择不足与高维过程数据不利于快速精确预测高压辊磨工况变化的问题,提出一种基于樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm,SSA)的高压辊磨运行工况识别方法。首先对过程数据利用皮尔逊相关系数和互信息进行相应的数据关联度分析,构造皮带机电流、辊磨机压力等过程数据与工况变化相关性的目标函数;然后在求解目标函数时利用自适应高斯-柯西变异概率机制来增加樽海鞘群算法的领导者与跟随者的多样性,使其在迭代寻优时种群分布更加合理的同时又提高了算法后期收敛速度,防止陷入局部最优。最后进行实际高压辊磨生产过程数据特征选择验证和对比实验,实验结果表明所提方法的有效性与准确性。
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关键词
高压辊磨
机理分析
数据驱动
高斯-柯西变异
樽海鞘群算法
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Keywords
high-pressure grinding roll
mechanism analysis
data-driven
Gauss-Cauchy mutation
Salp Swarm Algorithm
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分类号
TD453
[矿业工程—矿山机电]
TP30
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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