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基于HRFDE和GSA-PNN的旋转机械故障识别模型
被引量：
2
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作者
赫大雨
王强
《机电工程》
CAS
北大核心
2023年第12期1869-1879,共11页
采用波动散布熵只能提取故障振动信号的单一尺度特征,而多尺度反向波动散布熵(MRFDE)无法分析信号的高频特性信息,导致提取的故障特征不够全面,进而影响旋转机械故障识别准确率,针对这一问题,提出了一种基于层次反向波动散布熵(HRFDE)...
采用波动散布熵只能提取故障振动信号的单一尺度特征,而多尺度反向波动散布熵(MRFDE)无法分析信号的高频特性信息,导致提取的故障特征不够全面,进而影响旋转机械故障识别准确率,针对这一问题,提出了一种基于层次反向波动散布熵(HRFDE)和引力搜索算法优化概率神经网络(GSA-PNN)的旋转机械故障诊断模型(方法)。首先,利用层次分割处理代替MRFDE中的粗粒化处理,提出了可以同时提取信号中低频段信息和高频段信息的HRFDE方法,并用于全面表征旋转机械故障特征中的低频和高频信息,从而生成了故障特征样本;然后,采用引力搜索算法(GSA)方法对概率神经网络(PNN)分类器的平滑因子进行了快速优化,建立了GSA-PNN多故障分类模型,对旋转机械的故障类型进行了识别和检测;最后,利用滚动轴承和齿轮箱两种典型的故障数据集,对基于HRFDE方法和GSA-PNN分类器的故障诊断方法的有效性和稳定性进行了实验分析,并将其与现有基于MRFDE、多尺度波动散布熵(MFDE)和层次散布熵(HDE)的故障特征提取方法进行了对比分析。研究结果表明:基于HRFDE方法和GSA-PNN分类器的故障诊断方法可以精准地识别旋转机械的不同故障类型,对两种数据集的识别准确率均达到了98%;而在牺牲部分故障识别效率的基础上,能够获得优于其他对比方法的故障识别准确率,其具有更好的综合性能。
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关键词
旋转机械
反向
波动
散布
熵
层次反向波动散布熵
故障分类器
引力搜索算法
概率神经网络
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职称材料
题名
基于HRFDE和GSA-PNN的旋转机械故障识别模型
被引量：
2
1
作者
赫大雨
王强
机构
吉林铁道职业技术学院铁道机车学院
东南大学机械工程学院
出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2023年第12期1869-1879,共11页
基金
吉林省职业教育科研课题项目(2022XHZ009)。
文摘
采用波动散布熵只能提取故障振动信号的单一尺度特征,而多尺度反向波动散布熵(MRFDE)无法分析信号的高频特性信息,导致提取的故障特征不够全面,进而影响旋转机械故障识别准确率,针对这一问题,提出了一种基于层次反向波动散布熵(HRFDE)和引力搜索算法优化概率神经网络(GSA-PNN)的旋转机械故障诊断模型(方法)。首先,利用层次分割处理代替MRFDE中的粗粒化处理,提出了可以同时提取信号中低频段信息和高频段信息的HRFDE方法,并用于全面表征旋转机械故障特征中的低频和高频信息,从而生成了故障特征样本;然后,采用引力搜索算法(GSA)方法对概率神经网络(PNN)分类器的平滑因子进行了快速优化,建立了GSA-PNN多故障分类模型,对旋转机械的故障类型进行了识别和检测;最后,利用滚动轴承和齿轮箱两种典型的故障数据集,对基于HRFDE方法和GSA-PNN分类器的故障诊断方法的有效性和稳定性进行了实验分析,并将其与现有基于MRFDE、多尺度波动散布熵(MFDE)和层次散布熵(HDE)的故障特征提取方法进行了对比分析。研究结果表明:基于HRFDE方法和GSA-PNN分类器的故障诊断方法可以精准地识别旋转机械的不同故障类型,对两种数据集的识别准确率均达到了98%;而在牺牲部分故障识别效率的基础上,能够获得优于其他对比方法的故障识别准确率,其具有更好的综合性能。
关键词
旋转机械
反向
波动
散布
熵
层次反向波动散布熵
故障分类器
引力搜索算法
概率神经网络
Keywords
rotating machinery
reverse fluctuation dispersion entropy(RFDE)
hierarchical reverse fluctuation dispersion entropy(HRFDE)
fault classifier
gravity search algorithm
probability neural network(PNN)
分类号
TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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作者
出处
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1
基于HRFDE和GSA-PNN的旋转机械故障识别模型
赫大雨
王强
《机电工程》
CAS
北大核心
2023
2
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