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基于WCFSE-FSVM的转子振动故障诊断方法
引用本文:费成巍,白广忱.基于WCFSE-FSVM的转子振动故障诊断方法[J].推进技术,2013,34(9):1266-1271.
作者姓名:费成巍  白广忱
作者单位:北京航空航天大学 能源与动力工程学院,北京 100191;北京航空航天大学 能源与动力工程学院,北京 100191
基金项目:国家自然科学基金(51175017,51275024);北京航空航天大学博士研究生创新基金(YWF-12-RBYJ-008);高等学校博士学科点专项科研基金(20111102110011)。
摘    要:为了提高含有噪声和野值的转子振动故障样本诊断精度,提出了基于WCFSE-FSVM的故障诊断方法。充分融合小波相关特征尺度熵(WCFSE)特征提取方法和FSVM故障诊断方法的优点,建立WCFSE-FSVM故障诊断模型。基于转子实验台模拟4种典型故障,获得原始故障数据;并利用WCFSE方法提取这些故障数据的WCFSE值,选取故障信号高频段中的尺度1和尺度2上的小波相关特征尺度熵W1和W2构造出振动信号的故障向量作为故障样本,建立FSVM诊断模型。实例分析显示:WCFSE-FSVM方法的转子故障诊断精度最高,即故障类别诊断精度为94.49%,故障严重程度的诊断精度为95.58%,二者都优于其它故障诊断方法。验证了WCFSE-FSVM方法的可行性和有效性。 

关 键 词:小波相关特征尺度熵  模糊支持向量机  转子振动  故障诊断  
收稿时间:2013/1/12 0:00:00
修稿时间:2013/3/22 0:00:00

Rotor Vibration Fault Diagnosis Method Based on WCFSE-FSVM
FEI Cheng-wei and BAI Guang-chen.Rotor Vibration Fault Diagnosis Method Based on WCFSE-FSVM[J].Journal of Propulsion Technology,2013,34(9):1266-1271.
Authors:FEI Cheng-wei and BAI Guang-chen
Institution:College of Energy and Power Engineering, Beijing University of Aeronautics and Astronautics, Beijing 100191, China;College of Energy and Power Engineering, Beijing University of Aeronautics and Astronautics, Beijing 100191, China
Abstract:
Keywords:Wavelet correlation feature scale entropy (WCFSE)  Fuzzy support vector machine (FSVM)  Rotor vibration  Fault diagnosis
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