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基于VMD_MPE和FCM聚类的变转速工况下转子不平衡故障诊断方法
被引量：
9
1
作者
钟志贤
马李奕
+2 位作者
蔡忠侯
段一戬
陈金华
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2022年第14期290-298,共9页
旋转机械在变转速工况下转子不平衡故障诊断问题一直是故障诊断领域的难点,为解决该问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与多尺度排列熵(multiscale permutation entropy,MPE)和模糊C均值(fuzzy C means...
旋转机械在变转速工况下转子不平衡故障诊断问题一直是故障诊断领域的难点,为解决该问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与多尺度排列熵(multiscale permutation entropy,MPE)和模糊C均值(fuzzy C means,FCM)聚类结合的故障诊断方法(VMD_MPE-FCM)。首先,用VMD对转子的振动信号进行处理,得到若干本征模态分量(intrinsic mode function,IMF);然后,根据转子不平衡故障时一倍频(1×)处振幅剧烈增加的现象,从VMD得到的各IMF频谱图中筛选出最能表征转子不平衡故障特征的IMF;进而采用MPE法对筛选出的IMF进行量化;最后,将量化所得值作为特征向量输入FCM,得到各转速工况下的标准聚类中心,采用择近原则,运用模糊贴近算法计算出待识别数据与标准聚类中心的贴近度,从而实现变转速工况下转子不平衡的故障识别。在转子试验台上采用VMD_MPE-FCM法进行了变转速工况下转子不平衡故障诊断试验,试验结果表明:该方法是有效的,可以准确、高效地提取出转子故障特征,能够很好地识别出不同转速工况下转子的不平衡故障。
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关键词
变转速工况
转子不平衡故障
变分模态分解(VMD)
多尺度排列熵(MPE)
模糊C均值(FCM)
故障
诊断
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职称材料
基于敏感特征频带的旋转机械故障源定位方法
被引量：
1
2
作者
谭逸
马波
张强升
《机电工程》
CAS
北大核心
2022年第8期1080-1087,1095,共9页
在基于声阵的旋转机械故障监测过程中,目前通常依据专家经验人为确定声阵信号频率范围,以此来进行定位分析,容易造成故障源定位不准确,针对这一问题,提出了一种基于敏感特征频带的旋转机械故障源定位方法。首先,依据旋转机械故障声信号...
在基于声阵的旋转机械故障监测过程中,目前通常依据专家经验人为确定声阵信号频率范围,以此来进行定位分析,容易造成故障源定位不准确,针对这一问题,提出了一种基于敏感特征频带的旋转机械故障源定位方法。首先,依据旋转机械故障声信号具有明显的周期性冲击特性,利用Protrugram方法确定了声阵信号的敏感特征频带范围,并从中提取出了敏感特征频带信号;然后,通过最小均方无失真响应方法(MVDR)对敏感特征频带信号进行了分析,计算了旋转机械所处平面的声场分布,做出了声场分布图;将摄像头监控画面与声场分布图相结合,识别了最大声源位置,即故障源位置;最后,设计了故障模拟实验,对该方法的可行性进行了验证。研究结果表明:该方法对于轴承类故障和不平衡故障的定位误差不超过0.10 m,能有效确定旋转机械的故障源位置,实现旋转机械故障源定位的可视化。
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关键词
机械运行与维修
声信号监测
转子不平衡故障
轴承
故障
声阵信号频率
声场分布图
最小均方无失真响应
信号冲击特性
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职称材料
题名
基于VMD_MPE和FCM聚类的变转速工况下转子不平衡故障诊断方法
被引量：
9
1
作者
钟志贤
马李奕
蔡忠侯
段一戬
陈金华
机构
桂林理工大学机械与控制工程学院
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2022年第14期290-298,共9页
基金
国家自然科学基金项目(51565009)
广西自然科学基金项目(2015GXNSFAA139272)
桂林理工大学科研启动基金项目(GLUT18100392)。
文摘
旋转机械在变转速工况下转子不平衡故障诊断问题一直是故障诊断领域的难点,为解决该问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与多尺度排列熵(multiscale permutation entropy,MPE)和模糊C均值(fuzzy C means,FCM)聚类结合的故障诊断方法(VMD_MPE-FCM)。首先,用VMD对转子的振动信号进行处理,得到若干本征模态分量(intrinsic mode function,IMF);然后,根据转子不平衡故障时一倍频(1×)处振幅剧烈增加的现象,从VMD得到的各IMF频谱图中筛选出最能表征转子不平衡故障特征的IMF;进而采用MPE法对筛选出的IMF进行量化;最后,将量化所得值作为特征向量输入FCM,得到各转速工况下的标准聚类中心,采用择近原则,运用模糊贴近算法计算出待识别数据与标准聚类中心的贴近度,从而实现变转速工况下转子不平衡的故障识别。在转子试验台上采用VMD_MPE-FCM法进行了变转速工况下转子不平衡故障诊断试验,试验结果表明:该方法是有效的,可以准确、高效地提取出转子故障特征,能够很好地识别出不同转速工况下转子的不平衡故障。
关键词
变转速工况
转子不平衡故障
变分模态分解(VMD)
多尺度排列熵(MPE)
模糊C均值(FCM)
故障
诊断
Keywords
variable-speed conditions
rotor unbalance fault
variational mode decomposition(VMD)
multi-scale permutation entropy(MPE)
fuzzy C means(FCM)
fault diagnosis
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于敏感特征频带的旋转机械故障源定位方法
被引量：
1
2
作者
谭逸
马波
张强升
机构
北京化工大学机电工程学院
北京化工大学高端机械装备健康监控与自愈化北京市重点实验室
生态环境部核与辐射安全中心
出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2022年第8期1080-1087,1095,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(51275141)
浙江省自然科学基金资助项目(LY18E050008)。
文摘
在基于声阵的旋转机械故障监测过程中,目前通常依据专家经验人为确定声阵信号频率范围,以此来进行定位分析,容易造成故障源定位不准确,针对这一问题,提出了一种基于敏感特征频带的旋转机械故障源定位方法。首先,依据旋转机械故障声信号具有明显的周期性冲击特性,利用Protrugram方法确定了声阵信号的敏感特征频带范围,并从中提取出了敏感特征频带信号;然后,通过最小均方无失真响应方法(MVDR)对敏感特征频带信号进行了分析,计算了旋转机械所处平面的声场分布,做出了声场分布图;将摄像头监控画面与声场分布图相结合,识别了最大声源位置,即故障源位置;最后,设计了故障模拟实验,对该方法的可行性进行了验证。研究结果表明:该方法对于轴承类故障和不平衡故障的定位误差不超过0.10 m,能有效确定旋转机械的故障源位置,实现旋转机械故障源定位的可视化。
关键词
机械运行与维修
声信号监测
转子不平衡故障
轴承
故障
声阵信号频率
声场分布图
最小均方无失真响应
信号冲击特性
Keywords
mechanical operation and maintenance
acoustic signal monitoring
rotor unbalance fault
bearing fault
acoustic array signal frequency
sound field distribution map
minimum variance distortionless response(MVDR)
signal impulse characteristics
分类号
TH133 [机械工程—机械制造及自动化]
TH17 [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VMD_MPE和FCM聚类的变转速工况下转子不平衡故障诊断方法
钟志贤
马李奕
蔡忠侯
段一戬
陈金华
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2022
9
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于敏感特征频带的旋转机械故障源定位方法
谭逸
马波
张强升
《机电工程》
CAS
北大核心
2022
1
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职称材料
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