基于RCMDE和ISOMAP的行星齿轮传动耦合故障辨识研究

1

作者 苏世卿 王华锋 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第9期1584-1594,共11页

现有针对行星齿轮箱的故障诊断方法一般仅研究单一故障,但实际行星齿轮箱的故障一般由多个故障耦合而成,耦合故障的故障机理比单一故障的故障机理更复杂,振动信号中的非线性因素对特征提取的干扰更严重。针对该问题,提出了一种基于精细... 现有针对行星齿轮箱的故障诊断方法一般仅研究单一故障,但实际行星齿轮箱的故障一般由多个故障耦合而成,耦合故障的故障机理比单一故障的故障机理更复杂,振动信号中的非线性因素对特征提取的干扰更严重。针对该问题,提出了一种基于精细复合多尺度散度熵(RCMDE)、等距特征映射(ISOMAP)和遗传算法优化核极限学习机(GA-KELM)的行星齿轮箱耦合故障诊断方法。首先,利用振动加速度计采集了行星齿轮箱单一故障和耦合故障下运行时的振动信号,构建了故障数据集;随后,利用RCMDE提取了行星齿轮箱振动信号的故障特征,建立了初始的特征样本;接着,利用ISOMAP对故障特征进行了降维,并以可视化的方式获取了低维的特征样本;最后,将新特征输入至GA-KELM分类器中,对行星齿轮箱的不同故障类型进行了识别,并基于行星齿轮箱多点损伤样本,对RCMDE方法的可靠性进行了研究。研究结果表明:基于RCMDE和ISOMAP的故障特征提取方法能够有效提取振动信号中的故障特征,而GA-KELM的故障诊断准确率达到了98.13%,平均诊断准确率达到了96.25%。相较其他故障特征提取方法,基于RCMDE、ISOMAP和GA-KELM的行星齿轮箱耦合故障诊断方法能够更好地诊断行星齿轮箱的耦合故障,具有更高的诊断准确率。 展开更多

关键词 齿轮传动 耦合故障 故障诊断准确率 精细复合多尺度散度熵 等距特征映射 遗传算法优化核极限学习机

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基于RCMDE和GWO-LSSVM的抗蛇行减振器故障诊断

2

作者 岑潮宇 代亮成 +1 位作者 池茂儒 赵明花 《机床与液压》 北大核心 2024年第21期199-205,共7页

针对高速列车抗蛇行减振器故障振动信号具有非线性、非平稳特征以及特征信号提取相对困难的问题,提出一种基于自适应噪声完备集合模态分解(CEEMDAN)与灰狼算法优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的故障诊断方法。利用CEEMDAN方法分... 针对高速列车抗蛇行减振器故障振动信号具有非线性、非平稳特征以及特征信号提取相对困难的问题,提出一种基于自适应噪声完备集合模态分解(CEEMDAN)与灰狼算法优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的故障诊断方法。利用CEEMDAN方法分解车辆的振动信号,得到振动信号的各模态分量(IMF),并计算IMF各分量的精细复合多尺度散布熵(RCMDE),组成每个样本下的特征向量,最后输入到利用灰狼优化算法(GWO)对LSSVM的惩罚系数和核函数参数迭代寻优以获得最优分类效果的LSSVM中进行故障诊断。试验结果表明:通过提取CEEMDAN各模态分量IMF的精细复合多尺度散布熵作为特征输入到GWO-LSSVM中具有很好的诊断效果,实现了抗蛇行减振器故障的有效判别,验证了该方法的可行性。 展开更多

关键词 抗蛇行减振器 精细复合多尺度散布熵 故障诊断 灰狼优化 最小二乘支持向量机

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基于RCMFFDE和SSA-RVM的旋转机械损伤检测模型 被引量：1

3

作者 王显彬 孙阳 《机电工程》 北大核心 2025年第3期510-519,共10页

针对旋转机械系统的振动信号具有明显的非线性,严重影响故障特征提取从而导致其识别精度不佳的问题,建立了一种基于精细复合多尺度分数波动散布熵(RCMFFDE)、t-分布随机邻域嵌入(t-SNE)和麻雀搜索算法优化相关向量机(SSA-RVM)的旋转机... 针对旋转机械系统的振动信号具有明显的非线性,严重影响故障特征提取从而导致其识别精度不佳的问题,建立了一种基于精细复合多尺度分数波动散布熵(RCMFFDE)、t-分布随机邻域嵌入(t-SNE)和麻雀搜索算法优化相关向量机(SSA-RVM)的旋转机械损伤检测模型。首先,进行了基于RCMFFDE方法的特征提取,生成了特征样本,以定量反映旋转机械的不同损伤情况;然后,采用t-SNE方法,将原始高维故障特征映射至低维空间,获得了对故障更敏感的低维特征;最后,将敏感的低维故障特征向量输入至SSA-RVM多分类器中,进行了训练和测试,实现了旋转机械样本的故障识别目的;采用两种旋转机械数据集进行了实验,并从准确率、效率和抗噪性方面,将RCMFFDE-SSA-SVM方法与多种特征提取方法进行了对比。研究结果表明:RCMFFDE能用于有效提取旋转机械的故障特征,分别取得99.2%和100%的识别精度;而对敏感特征进行分类所获得的精度优于对原始特征进行分类的情形,前者比后者提高了4%;在模式识别中,SSA-RVM优于其他分类器;自制数据集的诊断精度达到了97%,特征提取的时间为16.05 s。 展开更多

关键词 非线性振动信号 特征提取时间 故障识别精度(诊断精度) 精细复合多尺度分数波动散布熵 t-分布随机邻域嵌入 麻雀搜索算法优化相关向量机

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加权精细复合多尺度散布熵与改进贝叶斯网络结合的轴承故障诊断

4

作者 仝兆景 孟令强 +1 位作者 唐晋豪 吴鹏 《机械科学与技术》 北大核心 2025年第7期1151-1158,共8页

针对多尺度散布熵方法无法准确估计信号复杂性的问题,为更精确地提取轴承振动信号的故障特征,将加权精细复合多尺度散布熵(Weighted refined composite multiscale dispersion entropy,wRCMDE)引入到轴承故障特征提取中。在此基础上,提... 针对多尺度散布熵方法无法准确估计信号复杂性的问题,为更精确地提取轴承振动信号的故障特征,将加权精细复合多尺度散布熵(Weighted refined composite multiscale dispersion entropy,wRCMDE)引入到轴承故障特征提取中。在此基础上,提出了一种基于wRCMDE与改进贝叶斯网络相结合的滚动轴承故障诊断方法。通过计算不同故障振动信号的wRCMDE,并选取合适尺度下的多个wRCMDE值作为特征向量形成特征样本,输入到改进萤火虫算法优化的贝叶斯网络中进行故障分类识别。通过实验数据分析,将所提方法与基于多尺度散布熵和精细复合多尺度散布熵的故障特征提取方法进行对比,结果表明,该方法能够更加准确地识别滚动轴承的故障类型,且识别率更高。 展开更多

关键词 加权精细复合多尺度散布熵 萤火虫算法 贝叶斯网络 故障诊断

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FDM和RCMDE结合的特征提取与故障诊断 被引量：12

5

作者 左红艳 刘晓波 洪连环 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2021年第3期539-546,624,共9页

为提取有效特征向量以实现航空发动动机转子的故障诊断,针对航空发动机转子振动信号的非线性、非平稳的特性,首先,应用傅里叶分解方法(Fourier decomposition method,简称FDM)提取航空发动机转子信号的边际谱重心及最大能量层的谱重心;... 为提取有效特征向量以实现航空发动动机转子的故障诊断,针对航空发动机转子振动信号的非线性、非平稳的特性,首先,应用傅里叶分解方法(Fourier decomposition method,简称FDM)提取航空发动机转子信号的边际谱重心及最大能量层的谱重心;其次,计算振动信号的精细复合多尺度散布熵;最后,应用双阶自适应小波聚类方法对特征空间实现故障分类与识别。应用航空发动机转子试验器采集的样本验证表明,上述方法提取的特征值准确且波动小,同种故障类型的特征值集中,不同故障类型之间差异大,有利于提高多种故障类型混合的诊断精度。 展开更多

关键词 傅里叶分解 精细复合多尺度散布熵 双阶自适应小波聚类 故障诊断

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基于CEEMDAN和RCMDE的往复压缩机轴承故障诊断方法 被引量：12

6

作者 王金东 欧凌非 +1 位作者 赵海洋 宋美萍 《机床与液压》 北大核心 2021年第5期168-172,161,共6页

针对往复压缩机振动加速度信号的非线性、非平稳等特性,提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和精细复合多尺度散布熵(RCMDE)的往复压缩机轴承故障特征提取方法。采用CEEMDAN方法对信号进行分解时,通过不同的参数组合,... 针对往复压缩机振动加速度信号的非线性、非平稳等特性,提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和精细复合多尺度散布熵(RCMDE)的往复压缩机轴承故障特征提取方法。采用CEEMDAN方法对信号进行分解时,通过不同的参数组合,可得到不同的IMF分量;计算不同参数条件下重构后的信号的峭度值,选用峭度值最大的一组参数重新对信号进行CEEMDAN分解,并进行信号重构。对重构后的信号进行RCMDE分析,提取故障特征向量,并利用支持向量机(SVM)进行分类识别。将优选参数的CEEMDAN分解方法和原CEEMDAN分解方法进行对比,结果表明:优选参数的CEEMDAN分解方法能更好地提取往复压缩机周期冲击性信号,有利于提高故障诊断的精确度。 展开更多

关键词 自适应噪声完备集合经验模态分解 精细复合多尺度散布熵 信号重构 往复压缩机 故障诊断

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基于RCMDE与极限学习机的滚动轴承故障诊断 被引量：5

7

作者 刘云斌 钱俊 潘曙明 《制造技术与机床》 北大核心 2023年第2期123-126,共4页

针对滚动轴承故障信号识别率低的情况,提出一种基于精细复合多尺度离散熵(RCMDE)与极限学习机(ELM)的故障诊断方法。首先,从原始振动信号中提取20个尺度的精细复合多尺度离散熵并以此构建故障特征集,然后利用ELM对其进行故障种类识别。... 针对滚动轴承故障信号识别率低的情况,提出一种基于精细复合多尺度离散熵(RCMDE)与极限学习机(ELM)的故障诊断方法。首先,从原始振动信号中提取20个尺度的精细复合多尺度离散熵并以此构建故障特征集,然后利用ELM对其进行故障种类识别。通过凯斯西储大学的轴承数据验证提出方法的有效性,最后将提出方法与MPE-ELM进行对比。对比结果说明提出的故障诊断方法具有更高的分类精度。 展开更多

关键词 精细复合多尺度离散熵 ELM 故障诊断

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基于KPCA-SO-KELM的抗蛇行减振器故障诊断

8

作者 岑潮宇 代亮成 +1 位作者 池茂儒 赵明花 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第11期4551-4558,共8页

针对列车运行过程中的振动信号是复杂非线性的,并且单一通道的信号存在着信息不完全的问题,提出了一种车体和转向架上多个通道信号融合的抗蛇行减振器故障诊断的方法。首先,对列车多个通道的信号进行自适应噪声完备集合经验模态分解(com... 针对列车运行过程中的振动信号是复杂非线性的,并且单一通道的信号存在着信息不完全的问题,提出了一种车体和转向架上多个通道信号融合的抗蛇行减振器故障诊断的方法。首先,对列车多个通道的信号进行自适应噪声完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN),提取分解后的本征模态函数(intrinsic mode function, IMF)精细复合多尺度散布熵(refined composite multiscale dispersion entropy, RCMDE)组成特征集;其次,用核主成分分析法(kernel principal component analysis, KPCA)对提取出的特征集进行降维;最后,将最优特征子集输入到蛇优化的核极限学习机(snake optimized kernel extreme learning machine, SO-KELM)中来诊断抗蛇行减振器故障类型。试验结果表明,经过核主成分分析法优选过后的多通道融合特征集能够准确反映抗蛇行减振器不同故障类型信号特征,实现了抗蛇行减振器的故障诊断,并将蛇优化核极限学习机与其他模型对比验证了该方法的优越性。 展开更多

关键词 抗蛇行减振器 精细复合多尺度散布熵 故障诊断 蛇优化 核主成分分析

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基于IRCMMRDE和HHO-PNN的轴承损伤辨识模型

9

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。 展开更多

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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基于精细复合多元多尺度散布熵和深度残差收缩网络的轴向柱塞泵故障诊断

10

作者 储焰 常远 汤何胜 《机床与液压》 北大核心 2025年第6期142-147,共6页

为了克服单传感器振动信息不能全面表达柱塞泵故障特征信息的问题,提出一种新的轴向柱塞泵故障诊断方法,将精细复合多元多尺度散布熵(RCMMDE)嵌入深度残差收缩网络(DRSN)框架中,更精确地提取轴向柱塞泵非线性故障特征。通过RCMMDE全面... 为了克服单传感器振动信息不能全面表达柱塞泵故障特征信息的问题,提出一种新的轴向柱塞泵故障诊断方法,将精细复合多元多尺度散布熵(RCMMDE)嵌入深度残差收缩网络(DRSN)框架中,更精确地提取轴向柱塞泵非线性故障特征。通过RCMMDE全面表征轴向柱塞泵故障信息,构建故障特征集;利用DRSN对轴向柱塞泵的故障进行分类;最后,通过轴向柱塞泵故障模拟实验,获取典型故障信号特征,并与其他智能诊断算法进行对比,验证模型的泛化能力,实现柱塞泵故障特征的精准识别。结果表明:随着尺度因子的增大,RCMMDE可实现轴向柱塞泵微弱故障特征的有效分离;DRSN模型提高了对高噪声振动信号的特征学习能力,故障诊断精度达到96.21%,明显优于其他分类算法。 展开更多

关键词 轴向柱塞泵 故障诊断 精细复合多元多尺度散布熵(RCMMDE) 深度残差收缩网络(DRSN)

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基于RCMDE和PNN的传动箱轴承故障诊断 被引量：2

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作者 刘尚坤 范壮壮 +2 位作者 孔德刚 王家忠 李珊珊 《农机化研究》 北大核心 2023年第7期244-248,共5页

针对玉米收获机传动箱滚动轴承运行状态识别问题,提出了一种基于精细复合多尺度散布熵(RCMDE)和概率神经网络(PNN)的故障识别新方法。首先,对拾取的信号进行RCMDE分析,提取故障特征向量;然后,将特征向量输入PNN分类器进行训练和测试;最... 针对玉米收获机传动箱滚动轴承运行状态识别问题,提出了一种基于精细复合多尺度散布熵(RCMDE)和概率神经网络(PNN)的故障识别新方法。首先,对拾取的信号进行RCMDE分析,提取故障特征向量;然后,将特征向量输入PNN分类器进行训练和测试;最终识别出轴承故障状态和程度。传动箱轴承试验数据分析结果表明:文中方法能有效识别出轴承的不同故障状态及损伤程度,故障识别率达到99.29%,与多尺度样本熵(MSE)相比识别率更高,对农机轴承的故障诊断具有一定应用价值。 展开更多

关键词 收获机传动箱轴承 精细复合多尺度散布熵 概率神经网络 故障识别

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基于RCMDE和KFCM的煤矿电网故障选线方法 被引量：6

12

作者 韩国国 史小军 +2 位作者 王晖 程卫健 穆艳祥 《工矿自动化》 北大核心 2022年第8期92-99,共8页

针对普遍采用谐振接地系统的煤矿电网发生单相接地故障时难以准确选线的问题,提出一种基于精细复合多尺度散布熵(RCMDE)和核模糊C均值聚类(KFCM)的煤矿电网故障选线方法。以幅值、极性和波形相似度作为选线特征量具有以下局限性:基于幅... 针对普遍采用谐振接地系统的煤矿电网发生单相接地故障时难以准确选线的问题,提出一种基于精细复合多尺度散布熵(RCMDE)和核模糊C均值聚类(KFCM)的煤矿电网故障选线方法。以幅值、极性和波形相似度作为选线特征量具有以下局限性:基于幅值和极性差异的选线方法适用性有限;若线路中的零序电流互感器极性接反,基于极性的方法直接失效;采样不同步时,基于波形相似度的选线方法难以得到正确结果。为克服上述局限性,引入RCMDE来度量各线路暂态零序电流信号的复杂程度和不规则度,以RCMDE作为选线特征量。采用KFCM算法对RCMDE进行聚类分析,以实现故障线路自动识别,并通过判断轮廓系数是否超过阈值来区分母线故障和馈线故障。最后,通过聚类得到的隶属度矩阵判断馈线故障点所在线路。仿真结果表明:①故障点所在的故障线路对应的RCMDE曲线与非故障线路间具有较大差异,可分为2类。RCMDE可作为筛选故障线路的特征指标。②发生母线故障时聚类结果中存在平均轮廓系数小于阈值的分簇,而发生馈线故障时聚类结果各分簇的轮廓系数均大于阈值,在各类故障场景下,基于RCMDE和KFCM的煤矿电网故障选线方法均能实现正确选线,说明其准确性不受故障线路、故障位置、故障合闸角及接地电阻等因素的影响。③在噪声干扰情况下,基于RCMDE和KFCM的煤矿电网故障选线方法在小电阻接地或高阻接地情况下均能实现正确选线,具有较强的抗干扰能力。④在采样不同步及故障线路零序电流互感器极性反接等情况下,基于RCMDE和KFCM的煤矿电网故障选线方法仍可实现正确选线,选线结果具有较高的鲁棒性。 展开更多

关键词 谐振接地系统 煤矿电网 单相接地故障 故障选线 精细复合多尺度散布熵 核模糊C均值聚类 暂态零序电流

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基于APSO-SSD-SVD的特高压换流站OLTC振动信号降噪方法 被引量：2

13

作者 骆钊 张涛 +3 位作者 阮彦俊 石延辉 林铭良 张杨 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第21期13-23,共11页

随着中国特高压交直流换流站的大规模投运,有载分接开关(on-load tap changer, OLTC)已成为特高压换流站中发生故障较多的设备之一。针对强背景噪声环境下特高压换流站OLTC故障特征难以提取的问题,提出一种基于自适应粒子群算法优化奇... 随着中国特高压交直流换流站的大规模投运,有载分接开关(on-load tap changer, OLTC)已成为特高压换流站中发生故障较多的设备之一。针对强背景噪声环境下特高压换流站OLTC故障特征难以提取的问题,提出一种基于自适应粒子群算法优化奇异谱分解和奇异值分解的方法。首先,利用自适应粒子群优化(adaptive particle swarm optimization, APSO)算法对奇异谱分解算法中的模态参数进行优化,选取最优分解模态数。其次,基于最大峭度准则选取最佳奇异谱分量。然后,确定最佳重构阶数,通过奇异值分解重构信号,从而达到信号降噪的目的。将所提方法应用于仿真信号和实验信号,结果表明所提方法的信噪比达到23.302,均方根误差仅为0.004,并且波形相似参数高达0.998,优于其他降噪方法。所提方法能够更有效地实现对特高压换流站OLTC振动信号的降噪,为辅助运维人员诊断OLTC状态提供参考。 展开更多

关键词 有载分接开关 自适应粒子群优化算法 奇异谱分解 奇异值分解 精细复合多尺度散布熵 信号降噪

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基于多元精细复合多尺度波动散布熵和累积欧氏距离矩阵测度的风电机组变桨轴承退化状态评估 被引量：3

14

作者 王晓龙 李英晟 +1 位作者 付锐棋 何玉灵 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期782-791,共10页

针对风电机组变桨轴承服役过程环境噪声干扰严重、退化状态评估精度低的问题,提出一种基于多元精细复合多尺度波动散布熵和累积欧氏距离矩阵测度的退化状态评估模型。该模型将监测数据状态特征获取过程由单通道拓展为多通道进行,通过提... 针对风电机组变桨轴承服役过程环境噪声干扰严重、退化状态评估精度低的问题,提出一种基于多元精细复合多尺度波动散布熵和累积欧氏距离矩阵测度的退化状态评估模型。该模型将监测数据状态特征获取过程由单通道拓展为多通道进行,通过提出的多元精细复合多尺度波动散布熵算法来获取多通道监测数据的多尺度状态特征,并将累积和检验算法与欧氏距离矩阵测度方法相结合,用于定量衡量基准样本与待分析样本间的差异,从而实现变桨轴承退化状态评估。风电机组变桨轴承全寿命周期加速疲劳实验验证结果表明:该模型能够及时捕捉到变桨轴承的初始退化时刻并且准确跟踪整个退化过程。 展开更多

关键词 风电机组 变桨轴承 退化状态评估 多元精细复合多尺度波动散布熵 累积欧氏距离矩阵测度

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基于精细复合多尺度散布熵的抗蛇行减振器故障诊断 被引量：2

15

作者 岑潮宇 代亮成 +3 位作者 池茂儒 赵明花 郭兆团 曾鹏程 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期4334-4343,共10页

抗蛇行减振器作为高速列车关键悬挂元件在减轻列车横向振动提高安全性和稳定性上有重要作用,为实现对抗蛇行减振器故障进行精确诊断,针对非线性振动信号故障特征不明显的问题,提出一种自适应噪声完备集合经验模态分解(Complete ensemble... 抗蛇行减振器作为高速列车关键悬挂元件在减轻列车横向振动提高安全性和稳定性上有重要作用,为实现对抗蛇行减振器故障进行精确诊断,针对非线性振动信号故障特征不明显的问题,提出一种自适应噪声完备集合经验模态分解(Complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)与精细复合多尺度散布熵结合的故障诊断方法。首先采用CEEMDAN分解信号得到本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF),计算精细复合多尺度散布熵组成特征集,然后融合多个通道振动信号特征并用核主成分分析法进行降维,将降维后的特征集分成训练集和测试集,最后输入到改进麻雀算法优化的支持向量机模型中进行训练与诊断。为验证方法的可行性,以机车滚动振动试验台模拟列车运行的不同速度,设置抗蛇行减振器故障工况,通过转向架和车体多个位置传感器获得试验数据进行分析。研究结果表明,经过优选的特征集能更好地捕捉抗蛇行减振器故障的特征信息,与未经优选的特征集相比故障诊断结果正确率有所提升;多通道融合特征的方法与单通道相比反映故障信息更加全面,补偿了单一通道诊断结果精确度低的不足,进一步提高了故障诊断结果正确率;改进麻雀算法优化了模型参数,解决了参数设计的盲目性,提高了模型分类识别能力,并与其他算法相比验证了优越性。运用该方法对抗蛇行减振器进行故障诊断,能够有效诊断出抗蛇行减振器故障类型,为抗蛇行减振器故障诊断提供了一种新的方法。 展开更多

关键词 抗蛇行减振器 故障诊断 改进麻雀算法 精细复合多尺度散布熵 支持向量机

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基于SORT映射的IRCMFDE在旋转机械故障诊断中的应用 被引量：2

16

作者 王潞红 邹平吉 《机电工程》 北大核心 2024年第1期11-21,共11页

针对旋转机械振动信号的强非线性和非平稳性,导致故障特征提取困难的问题,提出了一种基于SORT映射的改进精细复合多尺度波动散布熵(IRCMFDE)和蝙蝠算法优化的相关向量机(BA-RVM)的旋转机械故障诊断方法。首先,利用SORT映射函数替换了精... 针对旋转机械振动信号的强非线性和非平稳性,导致故障特征提取困难的问题,提出了一种基于SORT映射的改进精细复合多尺度波动散布熵(IRCMFDE)和蝙蝠算法优化的相关向量机(BA-RVM)的旋转机械故障诊断方法。首先,利用SORT映射函数替换了精细复合多尺度波动散布熵(RCMFDE)方法的正态累积分布函数,同时对RCMFDE方法的粗粒化方式进行了改进,提出了基于SORT映射的IRCMFDE方法;随后,利用IRCMFDE方法提取了旋转机械振动信号的故障特征,构造了故障特征集;最后,采用BA-RVM分类器对旋转机械的故障类型进行了智能化的识别和分类;将基于IRCMFDE和BA-RVM的故障诊断方法应用于滚动轴承、离心泵和齿轮箱的实验数据分析,并将其与现有故障诊断方法进行了对比分析。研究结果表明:基于IRCMFDE和BA-RVM的故障诊断方法能够有效地识别旋转机械的故障状态,识别准确率分别达到了100%、98%和99%,相比基于RCMFDE、精细复合多尺度熵、精细复合多尺度模糊熵、精细复合多尺度排列熵和精细复合多尺度散布熵的故障特征提取方法,该故障诊断方法的效率和平均识别准确率均优于对比方法,其更适合应用于旋转机械的在线实时故障监测。 展开更多

关键词 改进精细复合多尺度波动散布熵 SORT映射 蝙蝠算法优化的相关向量机 旋转机械 故障分类识别

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基于变分模态分解的癫痫脑电信号分类方法 被引量：15

17

作者 张学军 景鹏 +1 位作者 何涛 孙知信 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期2469-2475,共7页

癫痫是一种常见的脑部疾病,通过脑电图能非侵入地定位人脑中的致痫区域.为了辨别病灶性和非病灶性癫痫脑电信号,文章提出一种基于变分模态分解的癫痫脑电信号自动检测方法,首先将原信号分割成多个子信号,并对各子信号进行变分模态分解,... 癫痫是一种常见的脑部疾病,通过脑电图能非侵入地定位人脑中的致痫区域.为了辨别病灶性和非病灶性癫痫脑电信号,文章提出一种基于变分模态分解的癫痫脑电信号自动检测方法,首先将原信号分割成多个子信号,并对各子信号进行变分模态分解,然后从分解后的不同变分模态函数中提取精细复合多尺度散布熵和精细复合多尺度模糊熵两个特征并利用支持向量机进行分类.针对癫痫脑电的公共数据集,最终的实验结果表明,准确率、灵敏度和特异度三个性能指标分别达到94.24%,95.58%和90.64%,ROC曲线下面积达0.978. 展开更多

关键词 癫痫脑电 变分模态分解 精细复合多尺度散布熵 精细复合多尺度模糊熵 支持向量机

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精细复合多尺度波动散布熵在液压泵故障诊断中的应用 被引量：28

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作者 姜万录 赵亚鹏 +1 位作者 张淑清 李满 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第8期7-16,共10页

液压泵振动信号具有非线性、非平稳性的特点,熵算法在该类信号分析方面有着独到的优势,但传统的熵算法在液压泵振动信号特征提取中有计算速度慢、熵值不准确、不稳定等不足,为了更有效地提取故障特征信息并提高故障诊断准确性,将精细复... 液压泵振动信号具有非线性、非平稳性的特点,熵算法在该类信号分析方面有着独到的优势,但传统的熵算法在液压泵振动信号特征提取中有计算速度慢、熵值不准确、不稳定等不足,为了更有效地提取故障特征信息并提高故障诊断准确性,将精细复合多尺度波动散布熵(refined composite multiscale fluctuation dispersion entropy,RCMFDE)引入到液压泵的故障特征提取中,提出了一种基于RCMFDE和粒子群优化支持向量机结合的液压泵故障诊断方法。计算不同故障振动信号的RCMFDE,并选取合适尺度下的多个RCMFDE值作为特征向量形成特征样本,输入粒子群优化支持向量机中进行故障分类识别。通过仿真信号和液压泵故障实测信号进行分析,并将所提出的方法与基于多尺度样本熵(multiscale sample entropy,MSE)、多尺度排列熵(multiscale permutation entropy,MPE)、多尺度符号动态熵(multiscale symbolic dynamic entropy,MSDE)、多尺度散布熵(multiscale dispersion entropy,MDE)、精细复合多尺度散布熵(refined composite multiscale dispersion entropy,RCMDE)、多尺度波动散布熵(multiscale fluctuation dispersion entropy,MFDE)的故障特征提取方法进行对比。试验结果表明,该方法能够更加准确地识别多类液压泵故障并能对液压泵性能退化程度进行有效评估。 展开更多

关键词 波动散布熵 精细复合多尺度波动散布熵(RCMFDE) 粒子群优化支持向量机 故障诊断 液压泵

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基于变分模态分解与精细复合多尺度散布熵的发电机匝间短路故障诊断 被引量：20

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作者 何玉灵 孙凯 +2 位作者 王涛 王晓龙 唐贵基 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2021年第3期164-172,共9页

针对多极发电机匝间短路故障诊断与识别难度高的问题,提出了变分模态分解与精细复合多尺度散布熵结合的方法处理发电机定子振动信号。所提方法应用变分模态分解将原始信号分解为多个模态分量,并依据峭度和相关系数原则选取2个不同分量... 针对多极发电机匝间短路故障诊断与识别难度高的问题,提出了变分模态分解与精细复合多尺度散布熵结合的方法处理发电机定子振动信号。所提方法应用变分模态分解将原始信号分解为多个模态分量,并依据峭度和相关系数原则选取2个不同分量进行信号的重构,应用精细复合多尺度散布熵来进行重构信号的分类及故障识别。对3对极发电机匝间短路故障前、后定子振动数据的处理效果表明,所提方法可以对发电机匝间短路故障进行有效识别与诊断,与其他多尺度熵方法相比具有一定优越性。 展开更多

关键词 多对极发电机 匝间短路故障 振动信号 变分模态分解 精细复合多尺度散布熵 故障诊断

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精细广义复合多元多尺度反向散布熵及其在滚动轴承故障诊断中的应用 被引量：12

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作者 郑近德 陈焱 +1 位作者 童靳于 潘海洋 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第11期1315-1325,共11页

多尺度反向散布熵能够有效度量时间序列的复杂性,但在粗粒化构造上存在缺陷,且在表征滚动轴承非线性故障特征时缺乏对其他通道同步信息的有效利用。为了准确提取轴承信号的故障特征,结合精细化和广义复合多尺度的思想,将表征同步多通道... 多尺度反向散布熵能够有效度量时间序列的复杂性,但在粗粒化构造上存在缺陷,且在表征滚动轴承非线性故障特征时缺乏对其他通道同步信息的有效利用。为了准确提取轴承信号的故障特征,结合精细化和广义复合多尺度的思想,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,提出了精细广义复合多元多尺度反向散布熵(RGCMvMRDE)。在此基础上,提出了一种基于RGCMvMRDE与引力搜索算法优化支持向量机(GSA-SVM)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用RGCMvMRDE全面表征滚动轴承故障特征信息,构建故障特征集;其次,采用GSA-SVM对故障类型进行智能识别;最后,将所提方法应用于滚动轴承实验数据分析,并将其与现有基于多尺度反向散布熵、广义多尺度反向散布熵和精细复合多元多尺度排列熵的故障特征提取方法进行了对比。研究结果表明,所提RGCMvMRDE不仅能够有效和精准地诊断轴承的不同故障类型和故障程度,且诊断效果优于上述对比方法。 展开更多

关键词 精细广义复合多元多尺度反向散布熵 滚动轴承 故障诊断 特征提取

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