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提出了一种运用希尔伯特-黄(HHT)时频多尺度熵和支持向量机(SVM)对某导气式自动机进行故障诊断的方法。通过对其故障机理分析,找到易发生故障的位置;根据理论分析的结果设置了三种故障,采集了自动机的各工况振动信号。针对自动机工作时的短时冲击信号特征,运用聚合经验模态分解(EEMD)对自动机故障信号进行预处理,再通过Hilbert变换,计算信号的时频多尺度熵,作为自动机故障诊断的特征量。最后将特征向量输入支持向量机进行故障分类识别,证明了将HHT时频多尺度熵和SVM相结合在自动机故障诊断中的有效性。 相似文献
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针对滚动轴承的故障诊断问题,引入互近似熵的方法对轴承振动信号进行分析。通过研究嵌入维数和延迟时间对信号互近似熵的影响,提出多维度互近似熵的特征提取方法。利用多维度互近似熵方法所提取的特征,建立了基于支持向量机的轴承故障诊断模型。对轴承不同类型、不同程度的故障数据进行分析,证明了多维度互近似熵方法可以有效提取轴承不同状态的特征信息,与支持向量机结合可以精确地诊断轴承不同类型、不同程度故障,具有一定的优势。 相似文献
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针对滚动轴承振动信号的低信噪比、高复杂性及非平稳特性,提出基于经验模态分解、多尺度熵算法与支持向量机的故障诊断方法。对振动信号通过小波包降噪提高信噪比,然后利用经验模态分解得到多个本征模态函数分量,选择与降噪信号强相关的本征模态函数分量计算其多尺度样本熵,确认能区分故障类型的最佳尺度。将这一尺度下相应分量的样本熵作为特征向量,经过归一化处理后输入支持向量机进行故障分类。试验结果表明在小样本条件下可以准确识别滚动轴承故障类型,为滚动轴承的故障识别提供了一种高效诊断方法。 相似文献
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针对滚动轴承特征提取和故障识别两个关键环节,提出了一种广义复合多尺度加权排列熵(GCMWPE)与参数优化支持向量机相结合的故障诊断方法。利用GCMWPE全面表征滚动轴承故障特征信息,构建高维故障特征集。应用监督等度规映射(S-Isomap)算法进行有效的二次特征提取。采用天牛须搜索优化支持向量机(BAS-SVM)诊断识别故障类型。将所提方法应用于滚动轴承实验数据分析过程,结果表明:GCMWPE特征提取效果优于多尺度加权排列熵、复合多尺度加权排列熵和广义多尺度加权排列熵;GCMWPE与S-Isomap相结合的特征提取方法可在低维空间中有效区分滚动轴承不同故障类型;BAS-SVM的识别正确率和识别速度优于粒子群优化支持向量机、模拟退火优化支持向量机和人工鱼群优化支持向量机;所提方法能够有效、精准地识别出各故障类型。 相似文献
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针对滚动轴承故障特征提取和识别困难等问题,提出一种基于改进多尺度散布熵与自适应支持向量机的滚动轴承故障诊断新模型。精细时移多尺度散布熵(RTSMDE)采用精细化运算和时移粗粒化方式,能够有效克服传统多尺度散布熵存在的熵值不稳定现象,因此采用RTSMDE全方面挖掘滚动轴承故障特征并输入哈里斯鹰优化支持向量机(HHOSVM)进行智能故障诊断。试验结果表明:RTSMDE在衡量非线性时间序列复杂度和挖掘故障特征信息方面优于精细复合多尺度散布熵和多尺度散布熵等方法,HHOSVM在故障识别方面优于支持向量机和灰狼优化支持向量机等分类器,所提故障诊断模型能够有效、准确地识别轴承运行状态。 相似文献
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针对滚动轴承故障诊断中非平稳振动信号下的有效故障特征提取问题,提出一种基于自适应局部迭代滤波、多元多尺度排列熵和有向无环图算法支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。自适应局部迭代滤波通过构建自适应滤波函数,能够有效抑制噪声和模态混叠,经自适应分解后得到若干本征模态函数。仿真结果表明其效果优于经验模态分解。然后利用多元多尺度排列熵对包含显著故障信息的本征模态函数进行信息融合和特征提取,组成故障状态特征集。采用主成分分析对故障状态特征集进行降维,随机抽取部分样本带入有向无环图算法支持向量机中进行训练,其它则作为测试样本进行故障识别和诊断。试验故障诊断结果表明:自适应局部迭代滤波下多元多尺度排列熵优于多个本征模态函数下的多尺度排列熵和经验模态分解下的多元多尺度排列熵;本文方法能准确地识别滚动轴承不同的故障类型及故障程度。 相似文献
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基于最小熵解卷积-变分模态分解和优化支持向量机的滚动轴承故障诊断方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于最小熵解卷积和变分模态分解以及模糊近似熵的故障特征提取方法,并采用优化支持向量机对故障进行识别分类。首先利用最小熵解卷积方法降低噪声干扰并增强故障信号中故障特征信息,进而对降噪后的信号进行变分模态分解,并利用模糊近似熵量化变分模态分解后包含故障特征信息的模态分量以构建特征向量,之后通过采用扩展粒子群算法优化惩罚因子和核函数参数的支持向量机,对故障样本训练并完成故障识别分类。将所提方法应用于滚动轴承不同损伤程度、不同故障部位的实验数据,验证了该方法的有效性。与基于局部均值分解的特征提取方法相对比,结果表明所提方法可以更精确地提取出滚动轴承故障特征,并能够更准确地完成不同故障的识别;通过与基于网格寻优算法优化的支持向量机方法和基于扩展粒子群优化的最小二乘支持向量机方法相对比,结果表明所提方法具有更好的分类性能,能达到更好的诊断效果。 相似文献
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针对多尺度散布熵(MDE)在对滚动轴承故障信号进行特征提取时会出现信号信息严重损失的问题,提出了时移多尺度散布熵(TMDE)的概念,并由此提出基于TMED和支持向量机(SVM)的滚动轴承故障诊断方法.首先,通过仿真信号对TMDE和MDE进行了对比分析,结果表明,TMDE得到的熵值更稳定且对数据长度依赖小.其次,将所提方法应用到滚动轴承的故障诊断实例中,结果表明,TMDE获得了比MDE更高的滚动轴承不同类型和不同程度故障的诊断精度. 相似文献
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齿轮箱发生故障时,其振动信号具有不平稳和非线性等特征,而常用的齿轮箱故障诊断方法大多是建立在单通道振动信号分析基础上,容易造成故障信息丢失,故而在工业生产中实用性受限。为了克服此缺陷,将多元多尺度色散熵引入到齿轮箱故障诊断当中,并改进其粗粒化方式,提出了改进多元多尺度色散熵,用以提取齿轮箱多通道振动信号的故障信息。在此基础上,提出一种基于集合经验模态分解,改进多元多尺度色散熵和遗传算法优化支持向量机的齿轮箱故障诊断方法。通过实验数据分析,并与多元多尺度样本熵、多元多尺度模糊熵等现有方法相比较,证明该方法具有更高的准确率和稳定性,且在处理短时间序列时具有明显优势。 相似文献
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为克服多尺度样本熵的不足,更精确地提取滚动轴承非线性故障特征,将一种新的非线性动力学分析方法--精细复合多尺度散布熵引入到滚动轴承的故障特征提取。在此基础上,提出了一种基于精细复合多尺度散布熵与支持向量机的滚动轴承故障诊断新方法。通过滚动轴承实验数据分析,将所提方法与基于多尺度样本熵和多尺度散布熵的故障诊断方法进行了对比,结果表明:所提方法不仅能精确地识别滚动轴承故障类型和故障程度,而且故障识别率高于另两种方法。 相似文献
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针对齿轮故障信号常伴有大量噪声,故障特征难以提取的问题,提出一种基于最大相关峭度解卷积(MCKD)和改进希尔伯特-黄变换(HHT)多尺度模糊熵的故障诊断方法。首先采用MCKD算法对采集到的齿轮振动信号进行降噪处理,以提高信号的信噪比;然后利用自适应白噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)对降噪后信号进行分解,获得一系列不同尺度的固有模态函数(IMF),并通过相关系数-能量的虚假IMF评价方法选取对故障敏感的模态分量;最后计算敏感IMF分量的模糊熵,将获得的原信号多尺度的模糊熵作为状态特征参数输入最小二乘支持向量机(LS-SVM)中,对齿轮的故障类型进行诊断。实测信号的诊断结果表明,该方法可实现齿轮故障的有效诊断。 相似文献
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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。 相似文献