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基于SPA和IRCMMPE的旋转机械损伤识别方法
1
作者
李恒亮
张思婉
郭衡
《机电工程》
北大核心
2025年第6期1045-1054,共10页
基于单通道信号的旋转机械故障诊断方法的故障诊断效果通常比较依赖信号的质量,针对这一问题,提出了一种基于平滑先验分析(SPA)、改进精细复合多变量多尺度排列熵(IRCMMPE)和麻雀搜索算法优化支持向量机(SSA-SVM)的旋转机械损伤识别策...
基于单通道信号的旋转机械故障诊断方法的故障诊断效果通常比较依赖信号的质量,针对这一问题,提出了一种基于平滑先验分析(SPA)、改进精细复合多变量多尺度排列熵(IRCMMPE)和麻雀搜索算法优化支持向量机(SSA-SVM)的旋转机械损伤识别策略。首先,使用SPA将单通道信号分解为趋势项和去趋势项两种完全不同的分量,减少了分量的冗余,并将其组装为多通道信号以实现对样本的扩充;然后,采用IRCMMPE对多通道信号进行了特征提取以对比验证两个分量之间的相关性,获取了更能反映故障特性的特征;最后,将故障特征输入至SSA-SVM分类器中进行了故障识别,完成了对旋转机械的故障辨识和故障程度的判断,利用三个旋转机械数据集对SPA-IRCMMPE故障诊断方法的有效性进行了实验分析,并与其他故障诊断方法进行了对比研究。研究结果表明:SPA-IRCMMPE模型在诊断旋转机械不同故障类型时分别取得了100%和99.2%的识别准确率,平均识别准确率分别为99.76%和99.92%;而自制数据集的诊断精度达到了100%。相较于其他故障诊断方法,SPA-IRCMMPE模型仅需使用单个通道的振动信号且无需进行分量重要性评估,避免了分量取舍的问题,对振动信号的利用效率较高。
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关键词
旋转机械单通道信号
故障诊断
麻雀搜索算法优化支持向
量
机
改进精细复合多变量多尺度排列熵
平滑先验分析
离心泵
滚动轴承
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职称材料
基于自适应RCGmvMFE和流行学习的滚动轴承故障诊断
被引量：
4
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。
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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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职称材料
题名
基于SPA和IRCMMPE的旋转机械损伤识别方法
1
作者
李恒亮
张思婉
郭衡
机构
河南轻工职业学院机电系
郑州铁路职业技术学院机电工程学院
武汉科技大学机械自动化学院
出处
《机电工程》
北大核心
2025年第6期1045-1054,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(52075395)。
文摘
基于单通道信号的旋转机械故障诊断方法的故障诊断效果通常比较依赖信号的质量,针对这一问题,提出了一种基于平滑先验分析(SPA)、改进精细复合多变量多尺度排列熵(IRCMMPE)和麻雀搜索算法优化支持向量机(SSA-SVM)的旋转机械损伤识别策略。首先,使用SPA将单通道信号分解为趋势项和去趋势项两种完全不同的分量,减少了分量的冗余,并将其组装为多通道信号以实现对样本的扩充;然后,采用IRCMMPE对多通道信号进行了特征提取以对比验证两个分量之间的相关性,获取了更能反映故障特性的特征;最后,将故障特征输入至SSA-SVM分类器中进行了故障识别,完成了对旋转机械的故障辨识和故障程度的判断,利用三个旋转机械数据集对SPA-IRCMMPE故障诊断方法的有效性进行了实验分析,并与其他故障诊断方法进行了对比研究。研究结果表明:SPA-IRCMMPE模型在诊断旋转机械不同故障类型时分别取得了100%和99.2%的识别准确率,平均识别准确率分别为99.76%和99.92%;而自制数据集的诊断精度达到了100%。相较于其他故障诊断方法,SPA-IRCMMPE模型仅需使用单个通道的振动信号且无需进行分量重要性评估,避免了分量取舍的问题,对振动信号的利用效率较高。
关键词
旋转机械单通道信号
故障诊断
麻雀搜索算法优化支持向
量
机
改进精细复合多变量多尺度排列熵
平滑先验分析
离心泵
滚动轴承
Keywords
single channel signal of rotating machinery
fault diagnosis
sparrow search algorithm optimized support vector machine(SSA-SVM)
improved refined composite multivariate multiscale permutation entropy(IRCMMPE)
smooth prior analysis(SPA)
centrifugal pump
rolling bearing
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
基于自适应RCGmvMFE和流行学习的滚动轴承故障诊断
被引量：
4
2
作者
刘武强
杨小强
申金星
机构
陆军工程大学野战工程学院
出处
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期9-18,共10页
基金
国家重点研发计划(2016YFC0802904)资助~~。
文摘
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。
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
Keywords
CEEMDAN
RCGmvMFE
Sensitive IMF
t-distributed stochastic neighbor embedding
Manifold learning
Rolling bearings
Fault diagnosis
分类号
TH165.3 [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
操作
1
基于SPA和IRCMMPE的旋转机械损伤识别方法
李恒亮
张思婉
郭衡
《机电工程》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
基于自适应RCGmvMFE和流行学习的滚动轴承故障诊断
刘武强
杨小强
申金星
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2022
4
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