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SO-VMD和IHFDE在旋转机械耦合故障辨识中的应用
1
作者
张文军
宋琳璐
+1 位作者
左小勇
王冠华
《机电工程》
北大核心
2025年第4期714-725,共12页
采用传统旋转机械故障诊断模型诊断单点故障而忽略多点故障缺陷,无法准确判断旋转机械的故障来源,提出了一种基于蛇优化器的优化变分模态分解(SO-VMD)、改进层次波动散布熵(IHFDE)和支持向量机(SVM)的旋转机械耦合故障诊断方法。首先,...
采用传统旋转机械故障诊断模型诊断单点故障而忽略多点故障缺陷,无法准确判断旋转机械的故障来源,提出了一种基于蛇优化器的优化变分模态分解(SO-VMD)、改进层次波动散布熵(IHFDE)和支持向量机(SVM)的旋转机械耦合故障诊断方法。首先,以模态分量的最大互信息系数为适应度函数,采用蛇优化器对变分模态分解的参数进行了优化,并对旋转机械振动信号进行了分解以得到模态分量;然后,对各模态分量的IHFDE特征值进行了提取,从而构建了故障特征矩阵;最后,将故障特征输入至SVM分类器中进行了分类识别,并实现了对旋转机械的故障诊断。利用滚动轴承和齿轮箱的多点故障数据集进行了实验分析,从信号处理和特征提取两方面进行了对比分析。研究结果表明:SO-VMD-IHFDE故障诊断方法在诊断旋转机械的单点和多点故障时分别取得了98.75%和100%的识别精度,验证了该方法的有效性。SO-VMD方法能够有效去除信号中的干扰噪声,提高特征的质量。和未采用SO-VMD方法得到的诊断结果相比,滚动轴承和齿轮箱的诊断准确率分别提高了3.33%和5.42%。IHFDE方法能够有效反映旋转机械的故障特性,准确率高于其他广泛使用的特征提取方法。旋转机械的故障诊断结果验证了改进层次分析在诊断准确率方面要优于粗粒化处理和传统层次分析。
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关键词
旋转机械
耦合故障诊断
变分模态分解
改进层次波动散布熵
蛇优化器
多点故障
耦合故障
信号高频特征信息
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职称材料
题名
SO-VMD和IHFDE在旋转机械耦合故障辨识中的应用
1
作者
张文军
宋琳璐
左小勇
王冠华
机构
南阳农业职业学院机电工程学院
襄阳汽车职业技术学院汽车工程学院
湖南大学机械与运载工程学院
出处
《机电工程》
北大核心
2025年第4期714-725,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(52005170)。
文摘
采用传统旋转机械故障诊断模型诊断单点故障而忽略多点故障缺陷,无法准确判断旋转机械的故障来源,提出了一种基于蛇优化器的优化变分模态分解(SO-VMD)、改进层次波动散布熵(IHFDE)和支持向量机(SVM)的旋转机械耦合故障诊断方法。首先,以模态分量的最大互信息系数为适应度函数,采用蛇优化器对变分模态分解的参数进行了优化,并对旋转机械振动信号进行了分解以得到模态分量;然后,对各模态分量的IHFDE特征值进行了提取,从而构建了故障特征矩阵;最后,将故障特征输入至SVM分类器中进行了分类识别,并实现了对旋转机械的故障诊断。利用滚动轴承和齿轮箱的多点故障数据集进行了实验分析,从信号处理和特征提取两方面进行了对比分析。研究结果表明:SO-VMD-IHFDE故障诊断方法在诊断旋转机械的单点和多点故障时分别取得了98.75%和100%的识别精度,验证了该方法的有效性。SO-VMD方法能够有效去除信号中的干扰噪声,提高特征的质量。和未采用SO-VMD方法得到的诊断结果相比,滚动轴承和齿轮箱的诊断准确率分别提高了3.33%和5.42%。IHFDE方法能够有效反映旋转机械的故障特性,准确率高于其他广泛使用的特征提取方法。旋转机械的故障诊断结果验证了改进层次分析在诊断准确率方面要优于粗粒化处理和传统层次分析。
关键词
旋转机械
耦合故障诊断
变分模态分解
改进层次波动散布熵
蛇优化器
多点故障
耦合故障
信号高频特征信息
Keywords
rotating machinery
coupling fault diagnosis
variational mode decomposition(VMD)
improved hierarchical fluctuation dispersion entropy(IHFDE)
snake optimizer(SO)
multi-point fault
coupling fault
high frequency characteristic information of signal
分类号
TH133 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
SO-VMD和IHFDE在旋转机械耦合故障辨识中的应用
张文军
宋琳璐
左小勇
王冠华
《机电工程》
北大核心
2025
0
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