基于模糊数学形态学及免疫智能的旋转机械状态参数图形识别方法

以旋转机械振动多维图形为对象,研究了直接提取和挖掘图形特征信息的模糊形态学方法,提出了基于模糊数学形态学及免疫智能的旋转机械振动参数图形识别方法。利用模糊形态滤波方法实现图形滤波,研究了模糊形态边缘检测算子,并结合旋转机械振动参数图形进行形态学梯度的边缘纹理特征提取,最后利用人工免疫算法对图形特征进行诊断识别。在600MW模化汽轮机转子试验台上进行了转子正常、转子不平衡故障、转子不对中故障及汽流激振故障的试验,诊断结果表明本文所提出的方法可以获得较高的诊断精度,为旋转机械故障诊断探索了一条新路。     

旋转机械故障诊断的灰度-基元共生矩阵方法研究

研究了基于灰度-基元共生矩阵的故障诊断方法,该方法利用图形的灰度空间分布情况和描述纹理的纹理基元法结合起来提取和挖掘旋转机械振动状态参数图形特征,可以有效地提取图形中纹理特征信息,直接利用BP人工神经网络实现旋转机械故障诊断。在600MW模化汽轮机转子试验台上进行了转子正常、转子不平衡故障、转子不对中故障及轴承松动故障的试验,诊断结果表明可以获得较高的诊断精度.      

基于灰度-基元共生矩阵的旋转机械故障诊断研究

研究了基于灰度-基元共生矩阵的故障诊断方法,该方法利用图形的灰度空间分布情况和描述纹理的纹理基元法结合起来提取和挖掘旋转机械振动状态参数图形特征,可以有效地提取图形中纹理特征信息,直接利用BP人工神经网络实现旋转机械故障诊断。在600MW模化汽轮机转子试验台上进行了转子正常、转子不平衡故障、转子不对中故障及轴承松动故障的试验,诊断结果表明可以获得较高的诊断精度。     

旋转机械振动故障诊断的灰度-梯度共生矩阵方法

研究了基于灰度-梯度共生矩阵的旋转机械故障诊断方法,利用灰度-梯度共生矩阵直接提取旋转机械振动参数图形中的特征信息,应用人工免疫系统实现旋转机械故障诊断.实验验证该方法可以获得较高的诊断精度,证明了该方法的可行性.      

转子振动故障的过程功率谱熵特征分析与定量诊断

针对传统旋转机械振动故障定性诊断的不足,提出了1种以信息熵理论为基础的转子故障特征分析与定量诊断方法。在转子试验台上模拟转子振动的4种典型故障,分别得到4个测点多转速下的振动过程故障数据;对这些故障数据进行分析和处理,提取反映其振动过程的故障特征——功率谱信息熵,建立能描述转子振动过程变化规律的多转速多测点下的故障信息熵矩阵,并对振动故障进行分析;通过对转子振动故障信号的实例计算和定量诊断分析,验证了该方法在转子振动故障分类和故障严重程度判断方面是可行的。     

过程功率谱熵在转子振动定量诊断中的应用

针对旋转机械振动过程的复杂性和振动故障产生的随机性,提出了1种以信息熵理论为基础,通过多测点、多转速下的功率谱信息熵(功率谱熵)差矩阵来描述旋转机械振动过程变化规律的故障定量诊断方法。采用在转子试验台模拟转子振动的4种典型故障,得到4个测点多转速下的振动故障数据;对这些故障数据进行分析和处理,求其功率谱熵矩阵。结果表明:通过对转子振动故障信号进行实例计算和分析,该方法在转子振动故障分类和故障严重程度判断方面效果良好。     

基于改进模糊SVM的转子振动故障诊断技术研究

本文首先对常用的隶属度确定方法进行改进,提出了基于改进模糊支持向量机（FSVM）的融合故障诊断方法,并建立了改进FSVM故障诊断数学模型;然后,利用转子振动模拟实验台对四种典型的转子诊断故障进行模拟,并提取其故障信号特征;最后,通过实例计算分析,验证了该方法在转子振动故障诊断方面是可行和有效的,为转子振动故障准确诊断提供了一种新方法。     

基于改进模糊SVM的转子振动故障诊断技术

首先对常用的隶属度确定方法进行改进,提出了基于改进模糊支持向量机(FSVM)的融合故障诊断方法,并建立了改进FSVM故障诊断数学模型;然后,利用转子振动模拟实验台对四种典型的转子诊断故障进行模拟,并提取其故障信号特征;最后,通过实例计算分析,验证了该方法在转子振动故障诊断方面是可行的和有效的.     

基于融合信息的转子振动故障SVM诊断方法

通过提取信息特征,提出基于融合信息的转子振动故障支持向量机(SVM)诊断方法.首先,在转子试验台上分别模拟转子不平衡、轴系不对中、转子裂纹和转子碰磨4种典型故障,采集这4种典型故障在多转速和多测点下的振动加速度信号;其次,提取基于时域的奇异谱熵和频域的功率谱熵的转子振动故障过程变化规律的信息特征;最后,将提取到的信息特征作为故障向量,建立SVM故障诊断模型,进而对转子振动故障进行诊断.实例诊断结果表明:将信息特征与支持向量机相结合进行转子振动故障诊断,诊断结果准确率达到了97%,有效地提高了故障诊断的准确率.     

一种感应电机转子断条早期故障诊断方法

针对感应电机转子发生早期断条故障时,定子电流故障特征频率容易被基波频率淹没,导致电机转子断条故障发现不及时的问题,采用多回路方程建立感应电机发生转子断条故障的模型,推导了dq0坐标系下感应电机发生早期断条故障的模型。在该故障模型的基础上,利用参数辨识和滑窗技术得到电机等效参数变化曲线。该方法得到的电机等效参数曲线对转子早期断条故障具有明显的故障特征信号,通过辨识曲线特征可诊断电机转子断条故障,同时给出了转子发生不同程度故障时的差异指标。最后试验验证了该方法的可行性。     

旋转机械振动诊断技术展望

 本文简要地论述了机械设备故障振动诊断的理论基础,进而基于理论上的分析及作者个人的经验,对旋转机械故障振动诊断的前景作了评述,提出了若干建议。     

Rotating machinery fault diagnosis based on convolutional neural network and infrared thermal imaging

Rotating machinery is widely applied in industrial applications. Fault diagnosis of rotating machinery is vital in manufacturing system, which can prevent catastrophic failure and reduce financial losses. Recently, Deep Learning (DL)-based fault diagnosis method becomes a hot topic. Convolutional Neural Network (CNN) is an effective DL method to extract the features of raw data automatically. This paper develops a fault diagnosis method using CNN for InfRared Thermal (IRT) image. First, IRT technique is utilized to capture the IRT images of rotating machinery. Second, the CNN is applied to extract fault features from the IRT images. In the end, the obtained features are fed into the Softmax Regression (SR) classifier for fault pattern identification. The effectiveness of the proposed method is validated using two different experimental data. Results show that the proposed method has a superior performance in identification various faults on rotor and bearings comparing with other deep learning models and traditional vibration-based method.