期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到1篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于声振信号融合的IRCMMDE离心泵损伤检测方法 被引量：6
1
作者 陆春元 焦洪宇 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第6期952-959,共8页
离心泵早期的损伤特征比较微弱,难以有效提取其故障特征。针对这一问题,提出了一种基于声振信号融合的改进精细复合多元多尺度散布熵(IRCMMDE)和GWO-SVM的离心泵损伤检测方法。首先,利用多个传感器收集了离心泵在不同损伤状态下的声音... 离心泵早期的损伤特征比较微弱,难以有效提取其故障特征。针对这一问题,提出了一种基于声振信号融合的改进精细复合多元多尺度散布熵(IRCMMDE)和GWO-SVM的离心泵损伤检测方法。首先,利用多个传感器收集了离心泵在不同损伤状态下的声音和振动信号,并将声音和振动信号进行了融合,以充分利用不同类型信号中所蕴含的损伤特征信息;随后,针对多元多尺度散布熵(MMDE)不稳定的缺陷,对MMDE的粗粒化处理进行了优化,提出了改进精细复合多元多尺度散布熵(IRCMMDE)的复杂性测量指标;接着,利用IRCMMDE对声振融合信号进行了损伤特征提取,构建了各个损伤状态下的特征矩阵;最后,利用灰狼算法优化的支持向量机分类器,对各个损伤状态下的特征矩阵进行了识别,得到了最终的离心泵损伤检测结论。研究结果表明:采用基于声振信号融合的离心泵损伤检测方法,其最高可达到99.2%的故障识别准确率,相比于基于MMDE和RCMMDE的损伤检测方法,其能够更准确地识别出离心泵的损伤;该方法还能有效缓解单一信号检测时的不确定性,并且在多次实验验证下,其仍具有很高的检测精度。 展开更多
关键词 声振信号融合 离心泵损伤检测 改进精细复合多元多尺度散布熵 灰狼算法 支持向量机
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
关于我们 | 版权声明 | 联系我们 | 帮助中心| 意见反馈
主办单位：上海市教育委员会
技术支持：重庆维普资讯有限公司
渝公网安备 50019002500403号
使用帮助 返回顶部