基于参数优化SDP分析的转子故障诊断方法

针对存在多种故障类型不同故障严重程度的转子故障诊断问题，提出了一种基于参数优化对称点模式(symmetrized dot pattern, SDP)分析的智能诊断方法。首先，利用SDP分析提取多个传感器信号的故障特征并将其融合为SDP图像；然后，以基于欧氏距离定义的图像区分度函数为适应度函数，基于天牛须搜索(beetle antennae search, BAS)算法获得SDP分析中角域增益因子与时间延滞系数的最佳取值；最后，利用SDP图像训练卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)获得转子故障诊断模型。试验研究表明，该方法相较于其他故障诊断方法具有更高的诊断精度，且在强噪声环境下的诊断表现良好。基于BAS算法优化后的SDP分析放大了不同类型不同严重程度转子故障的表征差异，提高了故障诊断精度。