检索结果-内蒙古大学图书馆

工程科学与技术 2024年第3期56卷 41-51页

作者：徐哲熙刘婷任晟民陈建林吴凤娇王斌西北农林科技大学水利与建筑工程学院陕西杨凌712100

水电在能源供给结构改革中承担重要角色,随着风、光、潮汐等新型能源的不断接入,水电机组的负荷运行范围不断加宽,导致水电机组发生事故的概率增加,因此,开展水电机组智能故障诊断研究具有十分重要的现实意义。本文针对水电机组振动信... 详细信息

水电在能源供给结构改革中承担重要角色,随着风、光、潮汐等新型能源的不断接入,水电机组的负荷运行范围不断加宽,导致水电机组发生事故的概率增加,因此,开展水电机组智能故障诊断研究具有十分重要的现实意义。本文针对水电机组振动信号中蕴含大量噪声信号,干扰故障诊断的问题,提出一种时移多尺度波动散布熵和改进核极限学习机相结合的水电机组故障诊断方法。首先,结合信息熵理论与时移思想,在多尺度波动散布熵的基础上,采用时移理论替代多尺度波动散布熵(MFDE)中传统的粗粒化过程,提出时移多尺度波动散布熵(TSMFDE),通过仿真实验,证明所提方法具有良好的时序长度鲁棒性、抗噪性及特征提取能力,解决了传统多尺度熵粗粒化不足的问题。然后,利用具有可移植性强、寻优能力强和收敛速度快等特征的算术优化算法(AOA)对核极限学习机(KELM)的正则化参数和核函数参数进行寻优,建立AOA-KELM分类器,解决了KELM超参数难以调节的问题。最终,通过转子试验台模拟实验,将TSMFDE提取的特征输入分类器中,完成模式识别工作。仿真结果表明,所提模型取得最高的诊断精度,达到了100.0%,相对于其他流行模型,本文所提模型展现了明显的优势,验证了所提模型的良好诊断精度。

关键词：时移多尺度波动散布熵核极限学习机算术优化算法水电机组故障诊断

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基于ALIF和TMFDE的滚动轴承故障诊断研究

引用

制造技术与机床 2023年第7期 9-15页

作者：赵家浩罗娜梁永文山东大学微电子学院山东济南250101 山东旅游职业学院工商管理系山东济南250200 重庆科创职业学院人工智能学院重庆402160 兰州石化职业技术大学印刷出版工程学院甘肃兰州730060

为了提高滚动轴承的故障识别精度,提出了一种基于自适应局部迭代滤波(ALIF)和时移多尺度波动散布熵(TMFDE)的故障诊断方法。首先,利用ALIF对滚动轴承振动信号进行分解,获得一组IMF分量。其次,为了获得更集成的IMF分量,基于能量法评估各... 详细信息

为了提高滚动轴承的故障识别精度,提出了一种基于自适应局部迭代滤波(ALIF)和时移多尺度波动散布熵(TMFDE)的故障诊断方法。首先,利用ALIF对滚动轴承振动信号进行分解,获得一组IMF分量。其次,为了获得更集成的IMF分量,基于能量法评估各IMF分量的重要性,将前3阶分量视为有效分量。接着,利用TMFDE量化有效分量中的特征信息,构建故障特征向量。最后,将故障特征输入至粒子群优化的极限学习机中进行故障识别。利用东南大学的滚动轴承数据对该方法进行了评估,结果表明该方法能够准确地识别故障的类型,与其他方法相比,该方法在数据量较少时仍然具有优异的稳定性。

关键词：自适应局部迭代滤波时移多尺度波动散布熵能量法滚动轴承故障检测

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