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基于IRCMMRDE和HHO-PNN的轴承损伤辨识模型
1
作者
桂芳
李健
刘磊
《机电工程》
北大核心
2025年第1期62-71,共10页
采用单通道振动信号无法完全准确表征轴承多角度的故障信息,导致特征提取不够充分。针对这一缺陷,构建了一种基于改进精细复合多元多尺度反向散布熵(IRCMMRDE)和参数优化概率神经网络(PNN)的滚动轴承损伤辨识模型。首先,使用了振动加速...
采用单通道振动信号无法完全准确表征轴承多角度的故障信息,导致特征提取不够充分。针对这一缺陷,构建了一种基于改进精细复合多元多尺度反向散布熵(IRCMMRDE)和参数优化概率神经网络(PNN)的滚动轴承损伤辨识模型。首先,使用了振动加速度计和麦克风两种类型的传感器,同时获得了滚动轴承不同工况下的振动和声音信号,构建了故障信息量更丰富的多通道信号;随后,提出了能够同步分析多通道信号的IRCMMRDE方法,并将其用于提取滚动轴承多通道信号的故障特征;接着,采用哈里斯鹰优化器(HHO)对概率神经网络的平滑因子进行了自适应寻优,构造了网络结构最优的PNN模型;最后,将损伤样本输入至HHO-PNN模型中,进行了故障的分类识别,完成了滚动轴承样本的故障辨识;并基于滚动轴承声振信号数据集,对基于IRCMMRDE-HHO-PNN的故障诊断方法的有效性进行了验证。研究结果表明:基于IRCMMRDE和HHO-PNN的故障诊断方法的准确率达到了99.6%,平均的识别准确率达到了99.8%,优于其他多种特征提取方法;同时,对多通道融合信号进行分析取得的准确率优于单个通道的信号,准确率分别提高了8.8%和4.8%;此外,HHO-PNN分类器模型的诊断性能优于其他分类模型,更具有泛化性和实用性。
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关键词
滚动轴承
故障诊断
改进精细复合多元多尺度反向散布熵
概率神经网络
多通道信号
哈里斯鹰优化器
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职称材料
基于声振信号融合的IRCMMDE离心泵损伤检测方法
被引量：
6
2
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。
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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
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职称材料
题名
基于IRCMMRDE和HHO-PNN的轴承损伤辨识模型
1
作者
桂芳
李健
刘磊
机构
安徽省第一轻工业学校工业工程系
合肥工业大学机械工程学院
出处
《机电工程》
北大核心
2025年第1期62-71,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(52075142)。
文摘
采用单通道振动信号无法完全准确表征轴承多角度的故障信息,导致特征提取不够充分。针对这一缺陷,构建了一种基于改进精细复合多元多尺度反向散布熵(IRCMMRDE)和参数优化概率神经网络(PNN)的滚动轴承损伤辨识模型。首先,使用了振动加速度计和麦克风两种类型的传感器,同时获得了滚动轴承不同工况下的振动和声音信号,构建了故障信息量更丰富的多通道信号;随后,提出了能够同步分析多通道信号的IRCMMRDE方法,并将其用于提取滚动轴承多通道信号的故障特征;接着,采用哈里斯鹰优化器(HHO)对概率神经网络的平滑因子进行了自适应寻优,构造了网络结构最优的PNN模型;最后,将损伤样本输入至HHO-PNN模型中,进行了故障的分类识别,完成了滚动轴承样本的故障辨识;并基于滚动轴承声振信号数据集,对基于IRCMMRDE-HHO-PNN的故障诊断方法的有效性进行了验证。研究结果表明:基于IRCMMRDE和HHO-PNN的故障诊断方法的准确率达到了99.6%,平均的识别准确率达到了99.8%,优于其他多种特征提取方法;同时,对多通道融合信号进行分析取得的准确率优于单个通道的信号,准确率分别提高了8.8%和4.8%;此外,HHO-PNN分类器模型的诊断性能优于其他分类模型,更具有泛化性和实用性。
关键词
滚动轴承
故障诊断
改进精细复合多元多尺度反向散布熵
概率神经网络
多通道信号
哈里斯鹰优化器
Keywords
rolling bearing
fault diagnosis
improved
refined
composite
multivariate
multiscale
reverse
dispersion
entropy
(
ircmmrde
)
probabilistic neural network(PNN)
multichannel signal
Harris Hawk optimizer(HHO)
分类号
TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于声振信号融合的IRCMMDE离心泵损伤检测方法
被引量：
6
2
作者
陆春元
焦洪宇
机构
苏州市职业大学机电工程学院
常熟理工学院汽车工程学院
出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2023年第6期952-959,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51605046)
江苏政府留学奖学金资助项目(JS-2017-188)。
文摘
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。
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
Keywords
acoustic vibration signal fusion
damage detection of centrifugal pump
improved
refined
composite
multivariate
multiscale
dispersion
entropy
(IRCMMDE)
grey wolf optimizer(GWO)
support vector machine(SVM)
分类号
TH311 [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IRCMMRDE和HHO-PNN的轴承损伤辨识模型
桂芳
李健
刘磊
《机电工程》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于声振信号融合的IRCMMDE离心泵损伤检测方法
陆春元
焦洪宇
《机电工程》
CAS
北大核心
2023
6
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职称材料
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