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基于EMATE和POA-ELM的声音信号故障诊断方法
被引量：
2
1
作者
徐浙君
王凯
+1 位作者
罗少杰
崔炳荣
《机电工程》
CAS
北大核心
2024年第6期956-968,共13页
常规的工程机械故障诊断方法一般需对振动信号进行分析,但采集振动信号时需要使振动传感器与工程机械相接触,在某些情况下工程机械表面不适合安装传感器,如设备的温度较高或者传感器的安装空间有限。针对这些问题,以声音信号作为故障诊...
常规的工程机械故障诊断方法一般需对振动信号进行分析,但采集振动信号时需要使振动传感器与工程机械相接触,在某些情况下工程机械表面不适合安装传感器,如设备的温度较高或者传感器的安装空间有限。针对这些问题,以声音信号作为故障诊断对象,提出了一种基于增强多尺度注意熵(EMATE)和鹈鹕优化算法优化极限学习机(POA-ELM)的工程机械故障诊断方法。首先,利用声音传感器采集了工程机械不同故障的声音信号,避免了振动传感器存在的接触式采集缺陷;然后,利用EMATE提取了声音信号中的故障信息,建立了表征工程机械不同故障状态的特征向量;接着,鉴于ELM的参数需要优化的问题,采用POA对ELM的关键参数进行了寻优,建立了参数自适应设置的ELM分类模型;最后,利用POA-ELM分类器对故障特征进行了辨识,实现了工程机械的故障识别,并利用往复压缩机和滚动轴承的声音信号数据集对基于EMATE-POA-ELM的故障诊断方法的有效性进行了验证。研究结果表明:将EMATE方法作为故障特征提取指标能够取得100%和99.23%的识别准确率,且特征提取的时间仅为53.88 s和172.47 s;与多尺度注意熵、复合多尺度注意熵、时移多尺度注意熵等指标相比,EMATE的平均故障识别准确率更高,并具有更好的综合性能。
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关键词
工程机械
往复压缩机
滚动轴承
故障数据集
增强多尺度注意熵
故障诊断
鹈鹕优化算法优化极限学习机
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职称材料
题名
基于EMATE和POA-ELM的声音信号故障诊断方法
被引量：
2
1
作者
徐浙君
王凯
罗少杰
崔炳荣
机构
重庆大学计算机学院
浙江邮电职业技术学院人工智能学院
国网
浙江省电力有限
公司
设备管理
部
国网杭州市余杭区供电公司科技数字化部
北京智芯微电子
科技
有限
公司
数字
芯片设计中心
出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2024年第6期956-968,共13页
基金
国网浙江省电力有限公司科技项目(B311HZ220003)。
文摘
常规的工程机械故障诊断方法一般需对振动信号进行分析,但采集振动信号时需要使振动传感器与工程机械相接触,在某些情况下工程机械表面不适合安装传感器,如设备的温度较高或者传感器的安装空间有限。针对这些问题,以声音信号作为故障诊断对象,提出了一种基于增强多尺度注意熵(EMATE)和鹈鹕优化算法优化极限学习机(POA-ELM)的工程机械故障诊断方法。首先,利用声音传感器采集了工程机械不同故障的声音信号,避免了振动传感器存在的接触式采集缺陷;然后,利用EMATE提取了声音信号中的故障信息,建立了表征工程机械不同故障状态的特征向量;接着,鉴于ELM的参数需要优化的问题,采用POA对ELM的关键参数进行了寻优,建立了参数自适应设置的ELM分类模型;最后,利用POA-ELM分类器对故障特征进行了辨识,实现了工程机械的故障识别,并利用往复压缩机和滚动轴承的声音信号数据集对基于EMATE-POA-ELM的故障诊断方法的有效性进行了验证。研究结果表明:将EMATE方法作为故障特征提取指标能够取得100%和99.23%的识别准确率,且特征提取的时间仅为53.88 s和172.47 s;与多尺度注意熵、复合多尺度注意熵、时移多尺度注意熵等指标相比,EMATE的平均故障识别准确率更高,并具有更好的综合性能。
关键词
工程机械
往复压缩机
滚动轴承
故障数据集
增强多尺度注意熵
故障诊断
鹈鹕优化算法优化极限学习机
Keywords
engineering machinery
reciprocating compressor
rolling bearing
fault data set
enhanced multiscale attention entropy(EMATE)
fault diagnosis
pelican optimization algorithm optimized extreme learning machine(POA-ELM)
分类号
TH133 [机械工程—机械制造及自动化]
TU607 [建筑科学—建筑技术科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于EMATE和POA-ELM的声音信号故障诊断方法
徐浙君
王凯
罗少杰
崔炳荣
《机电工程》
CAS
北大核心
2024
2
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参考文献
引证文献
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