检索结果-内蒙古大学图书馆

科学技术与工程 2025年第9期25卷 3629-3636页

作者：马天兵杨婷李长鹏杜菲史瑞于平平安徽理工大学深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室淮南232001 合肥综合性国家科学中心能源研究所合肥230051 安徽理工大学机电工程学院淮南232001

针对掘进机截割振动信号故障特征不易提取和识别困难等问题,提出了一种精细复合多尺度模糊散布熵(refined composite multiscale fuzzy dispersion entropy,RCMFDE)与河马优化随机森林(hippo optimized random forest,HORF)的掘进机截... 详细信息

针对掘进机截割振动信号故障特征不易提取和识别困难等问题,提出了一种精细复合多尺度模糊散布熵(refined composite multiscale fuzzy dispersion entropy,RCMFDE)与河马优化随机森林(hippo optimized random forest,HORF)的掘进机截割头故障诊断新方法。首先,利用RCMFDE全面表征掘进机截割头故障特征信息,构建故障特征数据集;其次,采用HORF对故障类型进行训练和测试,实现掘进机截割头的故障模式识别;最后,将所提方法运用在掘进机截割头实验数据分析中,并将其与现有的多尺度模糊熵、精细复合多尺度散布熵故障特征提取方法做比较。实验结果显示:RCMFDE在挖掘故障特征信息方面优于其他两种熵方法,而河马随机森林在故障分类方面优于极限学习机和支持向量机等分类器,所提故障识别模型可以更加精确地识别掘进机截割头的故障类型,且识别准确率达到100%。

关键词：掘进机截割振动信号特征提取故障诊断精细复合多尺度模糊散布熵

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基于WSGMD和RCMFDEn的柱塞泵运行状态识别

引用

液压气动与密封 2025年第2期45卷 86-95页

作者：马桂林张昌杰梁洪基中国核电工程有限公司郑州分公司河南郑州450000

针对柱塞泵故障信号易受到噪声干扰与识别难度高的问题,提出一种基于加权辛几何模态分解(WSGMD)和精细复合多尺度模糊散布熵(RCMFDEn)的柱塞泵运行状态识别模型。该模型首先将采集到的柱塞泵振动信号通过辛几何模态分解方法分解为多个... 详细信息

针对柱塞泵故障信号易受到噪声干扰与识别难度高的问题,提出一种基于加权辛几何模态分解(WSGMD)和精细复合多尺度模糊散布熵(RCMFDEn)的柱塞泵运行状态识别模型。该模型首先将采集到的柱塞泵振动信号通过辛几何模态分解方法分解为多个分量信号,然后依据线性峭度准则筛选出有效的分量信号,并进一步提出归一化自相关能量比指标对筛分信号进行重构;其次,利用精细复合多尺度粗粒化算法改进模糊散布熵用于挖掘故障信号的多尺度特征,继而计算每个重构信号的精细复合多尺度模糊散布熵值并将其作为特征向量;最后,将提取的特征向量输入到经改进灰狼优化算法优化后的核极限学习机中进行状态识别。柱塞泵故障实验台的实测数据分析结果表明,该模型不仅能够准确地识别出不同故障的状态特征,且相较于其他方法具有更高的识别准确率,对于实际工程应用具有一定参考及借鉴价值。

关键词：运行状态识别柱塞泵加权辛几何模态分解精细复合多尺度模糊散布熵核极限学习机

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