基于多尺度排列熵的铣削颤振在线监测方法

排列熵是系统复杂性和规则性的一种测度,具有概念简单、稳健和计算速度快等优点。考虑到单尺度排列熵在反映铣削力信号特征方面的不足,通过试验分析提出基于单尺度排列熵和尺度4排列熵作指标的铣削颤振在线检测方法。通过试验验证,所提出的方法能有效地检测铣削颤振。同时基于多尺度排列熵的方法对于铣削力信号采集过程中的噪声、工艺参数变化等不敏感,因此这种方法适用于实际工业生产中的在线铣削颤振监测。     

多尺度排列熵及其在滚动轴承故障诊断中的应用

引入多尺度排列熵（MPE）的概念,用来检测振动信号不同尺度下的动力学突变行为,并将其应用于机械故障诊断中滚动轴承故障特征的提取,结合支持向量机(SVM),提出了一种基于MPE和SVM的滚动轴承故障诊断方法,将新提出的滚动轴承故障诊断方法应用于实验数据分析,并通过与BP神经网络对比,结果表明,该方法能够有效地提取故障特征,实现故障类型的诊断。     

基于多尺度排列熵的复合行星齿轮故障诊断研究

针对行星齿轮传动系统复合故障特征提取问题,以行星齿轮箱的运行状态为研究背景,建立了考虑路面随机激励下的行星齿轮箱复合故障动力学模型,利用多尺度排列熵对齿轮箱正常、断齿故障和复合故障时的振动信号进行了对比分析,通过对处于不同状态的行星齿轮箱进行分析,发现行星齿轮箱正常振动信号的多尺度排列熵值要高于单一断齿和复合断齿故障信号,熵值平均高出约5.3%,单一断齿的多尺度排列熵高于复合断齿故障信号,熵值平均高出约7.4%。研究结果证明,多尺度排列熵可以有效地诊断多排行星齿轮系统的故障类型。     

基于多尺度熵与SOM神经网络的滚动轴承故障识别

滚动轴承故障识别是实现视情维修的基础。针对滚动轴承出现故障时振动信号表现出的非平稳性和非线性,提出了一种基于多尺度熵(Multi-scale Entropy, MSE)和自组织特征映射(Self-organizing Feature Maps, SOM)神经网络的滚动轴承故障识别方法。该方法通过提取滚动轴承振动信号中不同故障状态下的MSE作为SOM神经网络的输入,通过SOM神经网络进行识别,得出轴承的不同故障及故障程度。通过实验表明提出的方法能有效地实现滚动轴承故障类型以及故障程度的智能识别。     

一种时移多尺度排列熵与ELM相结合的滚动轴承故障诊断方法

多尺度排列熵(Multi?scale permutation entropy,MPE)随着尺度因子的增加得到的粗粒化序列长度越来越短,造成时间序列信息的严重损失.为此,提出了时移多尺度排列熵(Time?shifted multi?scale permutation entropy,TSMPE).首先,采用仿真信号分别对TSMPE与MPE做仿真对比分析,结果表明,TSMPE对原始振动信号的长度依赖性较小,得到的熵值更加稳定.进一步地,提出了一种基于TSMP E与极限学习机的滚动轴承故障检测与诊断方法,将其应用于两组实际滚动轴承测试数据对滚动轴承故障类型和程度进行识别,结果表明:所提出故障诊断方法不仅能够准确地诊断滚动轴承的故障类型和程度,而且识别率高于基于MPE与ELM的故障诊断方法.     

基于改进多尺度均值排列熵和参数优化SVM的齿轮箱故障诊断方法

当齿轮箱传动系统发生故障时,不同振动信号的多尺度均值排列熵（Multi-scale Mean Permutation Entropy,MMPE）与其故障状态有一定的对应关系,但MMPE提取故障特征的效果取决于参数的选取。因此,提出了一种基于改进MMPE和参数优化支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的齿轮箱故障识别方法。首先,引用粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）算法对MMPE的参数进行优化;其次,对采集到的齿轮振动信号计算其MMPE;最后,采用PSO-SVM对齿轮的故障状态进行了识别。试验结果验证了所提方法的有效性且具有较高的准确率。     

EWT-多尺度模糊熵-VPMCD融合算法的轴承故障识别分类应用

针对振动信号提取轴承故障特征及识别分类的研究方式,提出了一种结合EWT-多尺度模糊熵-VPMCD的方法.首先,运用经验小波变换提取振动信号的模态分量.其次,引入信息论中的模糊熵算法,并加以多尺度粗粒度划分得到多尺度模糊熵特征描述.然后,用VPMCD对特征向量进行自适应选择预测模型训练.最终通过实验表明:模态分量多尺度模...     

基于参数优化VMD和多尺度排列熵的齿轮故障诊断

针对齿轮故障特征在单一尺度难以全面提取的问题,提出一种基于参数优化的变分模态分解和多尺度排列熵的齿轮故障诊断方法.利用改进的蝙蝠算法对变分模态分解中的参数K和a进行全局寻优,以局部极小包络熵作为适应度值,搜寻K和a的最优组合.经VMD分解得到既定的若干IMF分量,分别计算其相应的多尺度排列熵,构建故障特征向量,输入到极限学习机进行训练和识别,进而实现齿轮的故障诊断.实验表明,该方法具有非常好的分类性能,故障诊断效果显著.     

基于LCD基本尺度熵的齿轮故障RVM识别

针对齿轮故障振动信号非线性、非平稳性等特点,以及其故障特征提取较为困难的实际,提出了基于LCD基本尺度熵的齿轮故障特征提取方法。该方法利用局部特征尺度分解(LCD)对齿轮振动信号进行自适应分解,获取原始信号不同尺度分量;根据基本尺度熵能有效区分不同故障信号的复杂度,计算LCD分解所得内禀尺度分量(ISC)基本尺度熵,获得原始信号多个尺度的复杂度特征作为齿轮不同故障下的特征参数;将该特征参数输入相关向量机(RVM)分类器中判断齿轮故障,实现故障诊断。齿轮故障诊断实验结果表明,所提方法能够有效地识别齿轮的典型故障,相比其他一些方法,具有一定的优势。     

VMD改进多尺度排列熵和LLTSA的列车车轮损伤诊断

针对列车车轮损伤振动信号特征难以提取的问题,本文提出基于变分模态分解(VMD)改进多尺度排列熵和线性局部切空间排列算法(LLTSA)的车轮损伤诊断方法.首先利用VMD方法分解原始振动信号得到若干个模态分量,计算各模态分量的改进多尺度排列熵,然后采用LLTSA方法进行特征维数约简,并与等距映射流形算法(ISOMAP)降维结果对比,获得最优的低维特征向量,最后将低维特征向量作为核极限学习机(KELM)的输入进行分类辨识.实验分析结果表明,该方法能够成功识别出车轮损伤状态.     

EWT多尺度排列熵与GG聚类的轴承故障辨识方法

针对滚动轴承故障信号具有非线性、非平稳性特点导致的故障类别难以辨识问题,提出一种基于经验小波变换、多尺度排列熵、GG(Gath-Geva,简称GG)聚类算法相结合的故障诊断方法。首先,采用经验小波变换对滚动轴承的原始信号进行分解、得到若干个固有模态分量,初步提取滚动轴承的状态特征值;其次,通过相关性分析选择最优模态分量,并在多个尺度下计算其排列熵值;最后,运用主成分分析对高维熵值特征向量进行可视化降维、并输入到GG聚类算法中,实现对滚动轴承的故障辨识。与其他模式组合方法进行比较的结果表明,本研究提出的故障辨识方法具有聚类结果的类内紧致性更好的优点。     

基于LMD多尺度熵和概率神经网络的滚动轴承故障诊断方法

研究了一种基于LMD多尺度熵和概率神经网络的滚动轴承故障诊断方法。该方法将故障信号自适应地分解为若干乘积函数分量,然后将各分量的多尺度熵作为故障特征向量输入概率神经网络进行模式识别,实现了对损伤位置和损伤程度的诊断。将该方法与基于LMD时域统计量和神经网络的滚动轴承故障诊断方法进行了对比。实验结果表明,基于LMD多尺度熵和概率神经网络的方法能对滚动轴承故障进行有效的识别与诊断。     

基于符号动力学信息熵与SVM的液压泵故障诊断

针对泵车液压泵早期故障特征信号微弱、故障特征难以提取的问题,提出了一种基于符号动力学信息熵与支持向量机(support vector machine,简称SVM)的泵车液压泵故障诊断方法。分别模拟了液压泵9种故障状态,测取了各状态下多测点的振动信号样本值。利用时间序列的符号动力学信息熵,计算各振动信号的符号动力学信息熵Hk,确定了各状态下相应的信息熵特征向量。建立了不同状态特征向量训练集,再结合支持向量机对液压泵故障模式进行诊断与识别,测试结果准确率为98.71%。将该方法与改进的BP(back propagation,简称BP)神经网络诊断结果进行了对比,结果表明该方法的识别率更高,诊断时间更短,适用于现场液压泵故障的在线诊断。     

基于LPP与VPMCD的液压泵故障模式识别

针对液压泵振动信号复杂且难以提取有效特征量的问题,提出一种基于局部保留投影(LPP)算法的故障特征提取方法。采用集总经验模态分解(EEMD)法对液压泵振动信号进行分解,从得到的内禀模态分量(IMF)中选取敏感分量,对敏感分量进行分析并从中提取液压泵故障高维特征向量,利用局部保留投影法对高维特征向量进行融合降维,提取隐藏在高维特征空间中的故障本质信息,即敏感特征向量。基于变量预测模型的模式识别(VPMCD)算法实现模式识别的良好性能,提出采用VPMCD算法实现液压泵故障模式识别。基于提取的敏感特征集,建立各状态敏感特征的变量预测模型,进而实现液压泵的故障识别,实测液压泵振动信号分析结果验证了所提出液压泵故障模式识别方法的有效性。通过对比分析验证了所提出方法的良好性能。     

基于EEMD排列熵的高速列车转向架故障特征分析

高速列车转向架关键部件发生机械故障会体现在车体和转向架的振动信号中,为了从监测数据中提取非线性特征参数用于转向架故障状态的反演识别,提出基于聚合经验模态分解排列熵的特征分析方法。首先,对振动信号进行聚合经验模态分解,得到一系列窄带本征模态函数;然后,对原信号和本征模态函数分别计算排列熵值,组成多尺度的复杂性度量特征向量;最后,将高维特征向量输入最小二乘支持向量机分类识别出转向架的工作状态。仿真实验结果表明,该方法在运行速度为200km/h时,多个通道达到95%以上的识别率,验证了通过聚合经验模态分解排列熵对高速列车转向架机械故障诊断的可行性。     

基于ITD与排列熵的往复压缩机故障特征提取方法研究

针对往复压缩机振动信号的非平稳、非线性和特征耦合特性,提出了基于ITD与排列熵的往复压缩机轴承故障特征提取方法.利用ITD方法将各状态振动信号分解为一系列PR分量,依据相关性系数选择代表故障状态主要信息的PR分量,计算其排列熵形成有效的特征向量.以平均样本距离为特征向量可分性标准,对比了ITD与近似熵方法所提取特征向量,结果表明此法具有更好的可分性.     

多尺度能量熵与优化极限学习机的航空液压管路故障诊断方法

针对航空液压管路故障特征难以提取问题,考虑到航空液压系统中振动信号存在非平稳性以及非线性等特点,提出了一种基于局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)的多尺度能量熵(Multi-scale Energy Entropy,MEE)和麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的航空液压管路故障诊断方法。首先,采用局域均值分解方法将采集的振动信号自适应分解;其次,综合考虑相关系数-能量比准则,选取最佳PF分量;最后,计算最佳分量的多尺度能量熵,选取合适的尺度因子并将其对应的能量熵值作为特征向量,输入到麻雀搜索算法优化的极限学习机网络模型进行学习训练,实现对航空液压管路的故障进行分类识别。结果表明:该方法能够有效地实现对航空液压管路故障类型的准确识别,为区分航空液压管路故障提供了一种可行的诊断思路。     

基于小波相关排列熵的轴承早期故障诊断技术

针对机械系统早期故障诊断困难的问题,引入滤波效果良好的小波相关滤波法(Wavelet transform correlation filter,WTCF)和对信号微弱变化特征敏感的排列熵算法,定义一种新的小波相关排列熵(Wavelet correlation permutation entropy,WCPE)的概念,并提出基于WCPE的特征提取方法。对采集到的设备振动信号进行WTCF处理,得到信噪比较高的各层小波系数,在此基础上计算小波系数的排列熵复杂度,构造信号沿各小波分解层分布的WCPE特征矢量,并据此分析振动信号的微弱变化。通过对滚动轴承全寿命振动数据的分析,证明基于WCPE提取的信号特征不但能够准确表征轴承由正常状态到故障状态的详细变化过程,还能及时检测出轴承的早期故障。对比小波熵及小波相关特征尺度熵等其他早期故障诊断方法,该方法可显著提前滚动轴承早期故障的检出时间。