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。     

基于过程功率谱熵SVM的转子振动故障诊断方法

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以及振动故障样本获取难的问题,在信息熵理论的基础上,融合了支持向量机(SVM)小样本、全局性和泛化性好的优点,提出了过程功率谱信息熵(功率谱熵)SVM的故障诊断方法。结合转子实验台,得到了4种典型振动故障在多测点多转速下的数据,通过计算提取了其功率谱熵特征值作为故障样本,即故障向量,并建立SVM诊断模型,对转子振动故障的类别、严重程度和部位识别诊断,验证了该方法在转子振动故障诊断方面效果良好。     

基于融合信息熵距的转子裂纹-碰摩耦合故障诊断方法

针对转子系统的裂纹-碰摩耦合故障,提出了一种基于融合信息熵距的转子振动故障诊断方法.利用转子实验台模拟转子系统裂纹故障、碰摩故障及裂纹-碰摩耦合故障,并采集三种典型故障的振动加速度信号.利用时域的奇异谱熵、频域的功率谱熵、时-频域的小波能谱熵以及小波空间特征谱熵,计算融合信息熵距实现故障诊断.实例研究表明:这四种信息熵形成了综合评价转子振动状态的特征指标,多测点、多转速下的信息熵距曲线较好地区分了单一故障和耦合故障,有效地提高了转子振动故障诊断的准确性.测试信号与其对应的振动故障之间的信息熵距最小,信息熵距曲线位于坐标轴的最下方,达到了诊断单一故障和耦合故障的目的.      

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.     

基于融合信息(火用)的转子振动故障SVM诊断方法

通过提取信息(火用)特征,提出基于融合信息(火用)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(火用)特征;最后,将提取到的信息(火用)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(火用)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.     

一种基于模型的双转子不平衡故障诊断方法

建立了双转子系统内外转子同时具有不平衡故障时振动响应分析模型,给出了双转子不平衡故障的微差速测试方法,构造了不平衡故障的非线性优化识别模型.分析了双转子可测点不平衡响应对转速与不平衡量之间的灵敏度关系,讨论了双转子不平衡故障的可诊断性问题,并利用数值仿真和试验对该方法进行了检验.研究表明,当测试数据含有一定的噪声时,利用少量的测点和转子的转速信息,可较准确地识别转子不平衡量故障.      

基于深度学习的航空发动机不平衡故障部位识别

针对基于机匣测点的航空发动机不平衡故障部位识别问题,提出了基于深度卷积神经网络的航空发动机不平衡故障部位诊断方法。针对某典型双转子航空发动机,建立整机耦合动力学模型,并利用数值积分算法实现不平衡故障数值仿真;在从发动机压气机端到涡轮端的高、低压转子上选择4个不平衡故障部位作为诊断对象,通过仿真分析得到发动机典型转速下的转子不同部位不平衡故障的仿真样本;计算4个机匣测点信号的规范化频谱,通过对大量仿真数据的处理得到反映不同不平衡故障部位的故障样本集;利用仿真得到的大量不平衡故障样本,训练深度卷积神经网络,利用深度卷积神经网络的优良特征学习能力实现航空发动机不平衡故障的不同部位进行识别,数值试验结果表明该方法对航空发动机不平衡故障部位的识别准确率达到95%。     

基于排列组合熵的转子振动信号故障诊断SVM方法研究

针对发动机转子的多种故障模式,提出了基于排列组合熵的SVM故障诊断方法。利用转子实验台,模拟了转子正常、转子不平衡、转子不对中、动静碰磨和基座松动5种典型振动模式,并使用振动传感器采集多路振动数据。计算振动数据的排列组合熵并将其作为故障特征向量,对特征向量样本集进行多级SVM分类诊断,并运用小波包能量特征提取方法提取信号特征。实例计算与结果对比表明,本文方法的正确率要高于基于小波包能量提取特征的SVM分类诊断方法,在提取转子振动信号的特征向量及在小样本下的故障分类诊断等方面,具有可行性和有效性。     

基于信息熵距和FSVM隶属度的转子振动状态评估方法

为了更有效、直观地对航空发动机的振动状态进行实时监控,运用信息熵和模糊支持向量机(FSVM)方法,建立了基于信息熵距和FSVM隶属度的转子振动状态评估方法。研究了振动信号的信息熵特征,提出了可以表示转子振动状态的指标—信息熵距;通过模糊支持向量机(FSVM)确定模糊隶属度矩阵,将模糊隶属度矩阵与信息熵距相结合,建立了一个多参数的转子振动状态评估模型;应用此模型对转子振动信号进行系统分析和定量计算,验证了该方法用于转子振动状态评估是有效、可行的。      

转子振动故障的小波能谱熵SVM诊断方法

融合小波能谱熵和支持向量机(SVM)的特点,提出了基于小波能谱熵的SVM故障诊断方法.利用转子试验台对转子典型振动故障进行模拟并采集振动数据,提取其振动信号的小波能谱熵作为特征向量,通过样本训练建立了转子在各种典型振动故障状态下的SVM模型和多类分类器,进而实现了对未知转子振动故障的识别.实际应用表明,提出的转子振动故障诊断方法是可行和有效性的.      

航空发动机整机振动故障模糊信息熵诊断方法

为了获得航空发动机整机振动故障征兆与故障原因之间难以确定的复杂隶属关系,提高故障诊断的准确率,基于模糊数学理论和信息熵理论,提出了基于模糊信息熵的发动机整机振动故障融合诊断方法。通过建立模糊信息熵融合诊断的数学模型,使定量分析与专家经验和定性分析相结合,并应用于某型航空发动机整机振动故障诊断。实际应用表明,基于模糊信息熵融合的诊断模型较单一的模糊诊断模型准确率明显提高,验证了该方法用于航空发动机整机振动故障诊断是有效的。     

航空发动机故障融合诊断研究

结合气路诊断与振动分析方法,建立发动机故障融合诊断模型,探讨气路与振动故障融合诊断方法的可行性。构建故障融合诊断3级体系(故障特征级、故障模式级以及故障决策级融合),实现基于性能参数和振动参数的综合评估方法,获得基于小偏差法的气路故障判据,形成基于动力学分析的振动故障判据,提出故障特征融合的方法,通过算法实现故障融合识别,并在模拟试验器上进行涡轮叶片掉块故障试验验证,获得相应的故障诊断决策。结果表明:设计的发动机故障融合诊断方法合理,算法正确。     

基于EMD样本熵-LLTSA的故障特征提取方法

针对振动信号的非线性、非平稳性以及微弱故障特征难以提取的问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)、样本熵和流形学习的故障特征提取方法.该方法将EMD、样本熵和流形学习相结合.首先,利用EMD的自适应多分辨率的特点计算分解得到的IMF(固有模态函数)信号的样本熵,初步提取滚动轴承状态特征值;然后利用流形学习方法对初步的提取的滚动轴承状态特征进行进一步的提取;最后利用支持向量机(SVM)对该特征提取方法进行分类评估,并将该方法运用在滚动轴承故障诊断实验中,实验证明该特征提取方法与基于小波包样本熵的故障诊断方法相比具有很好的聚类性能,且对于SVM的分类结果可达100%,在降低了特征数据的复杂度的同时,增强了故障模式识别的分类性能,具有一定的优越性.     

基于ACMPE、ISSL-Isomap和GWO-SVM的行星齿轮箱故障诊断

针对从行星齿轮箱非线性、非平稳振动信号特征提取困难的问题，提出了一种基于自适应复合多尺度排列熵(ACMPE)、改进监督型自组织增量学习神经网络界标点等度规映射(ISSL-Isomap)和灰狼群优化支持向量机(GWO-SVM)相结合的行星齿轮箱故障诊断方法。利用ACMPE从复杂域提取振动信号的故障特征，构建高维故障特征集；采用ISSL-Isomap方法对高维故障特征集进行维数约简，提取出低维、敏感故障特征；应用GWO -SVM分类器对低维故障特征进行模式识别，判断故障类型。行星齿轮箱故障诊断实验结果分析表明:与多尺度排列熵(MPE)、复合多尺度排列熵(CMPE)等特征提取方法相比，ACMPE方法在分类效果和识别精度上更具优势；与局部切空间排列(LTSA)、等度规映射(Isomap)、加权Isomap(W-Isomap)、监督Isomap(S-Isomap)和监督型自组织增量学习神经网络界标点Isomap(SSL-Isomap)等降维方法进行比较，ISSL-Isomap方法降维效果最佳；所提方法的故障识别率达到100%，具有一定优越性。      

基于粒化模糊熵的机载燃油泵故障诊断

由于机械系统的复杂性,机载燃油泵振动信号的随机性表现在不同尺度上,因此需要对振动信号进行多尺度分析。为了实现机载燃油泵的故障状态特征提取,以模糊熵作为机载燃油泵振动信号的基本特征,提出了基于模糊信息粒化和模糊熵的机载燃油泵故障诊断方法。首先,采用模糊信息粒化方法对振动信号进行粒化处理,得到包含最小值、中值、最大值三组模糊信息粒;其次,计算模糊信息粒的模糊熵值;最后,将熵值作为特征向量,输入基于粒子群优化支持向量机建立的分类器。将该方法应用于机载燃油泵及轴承实验数据,分析结果表明,该方法可有效实现故障诊断。