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LMD多尺度熵与SVM的往复压缩机轴承故障诊断方法

针对往复压缩机振动信号的非平稳和非线性特性,提出了基于LMD多尺度熵与SVM的往复压缩机轴承间隙故障诊断方法。利用具有保形特性的Hermite插值法替代传统LMD中滑动平均法构造均值与包络函数,提高LMD对非平稳信号的分解精度。以改进LMD方法对各状态振动信号进行分解,依据相关性系数选择其中代表故障状态主要信息的PF分量。利用多尺度熵对各PF分量进行定量描述,并以平均类间样本距离对尺度因子进行优选,得出可分性良好的特征向量。使用SVM作为模式分类器,诊断得出了轴承间隙故障类型。同LMD与样本熵以及LMD与近似熵方法所提取特征向量进行对比,结果表明该方法具有更高的识别准确率。     

基于多尺度样本熵和VPMCD的自动机故障诊断

针对自动机故障诊断过程中振动信号的非线性、非平稳性、非周期性导致的故障特征较难提取,以及故障识别率偏低这一问题,提出了一种基于多尺度样本熵和多变量预测模型(variable predictive model-based class discriminate,简称VPMCD)的自动机故障诊断方法。首先,对采集到的信号进行小波阈值降噪处理;其次,利用小波包分解的方法对振动信号进行分解,得到多个尺度下的信号分量;然后,计算不同尺度下信号的样本熵值,并提取对故障特征较为敏感的尺度因子,组成故障特征向量;最后,利用多变量预测模型对故障特征向量进行训练和识别,进而实现自动机的故障诊断。自动机故障诊断试验分析结果表明,利用多尺度样本熵和多变量预测模型的方法可以准确识别多种典型的自动机故障类型。     

基于多尺度熵偏均值的液压泵故障特征识别

针对不同故障类型下的液压泵振动信号具有不同复杂性的特点,将多尺度熵引入到液压泵故障识别中。多尺度熵是在样本熵的基础上通过引入尺度因子,从而能够分析信号在不同尺度因子下的复杂性。在多尺度熵的基础上定义一个同时考虑多尺度熵熵值大小和熵值变化趋势的指标--多尺度熵偏均值(PMMSE),该指标定量地刻画故障信号的复杂性。将该指标用于液压泵的故障识别中。通过对液压泵4种不同运行状态的实测振动信号进行分析,结果表明PMMSE能够很好地区分出液压泵的不同故障类型,验证了该指标在故障特征提取中的有效性。     

基于LMD多尺度熵和LSSVM的往复压缩机故障诊断方法研究

针对往复压缩机振动信号的非线性和非平稳多源冲击性,提出一种基于局部均值分解(LMD)、多尺度熵(MSE)和最小二乘支持向量机的诊断方法。首先,利用LMD将不同状态振动信号分解为一系列乘积函数(PF)分量,然后根据各PF分量与原信号的互信息值,选择相关性较大且包含故障状态主要信息分量,计算其相应的多尺度熵值,并构造能够定量描述往复压缩机状态的特征向量,最后利用LSSVM作为模式分类器,对上述不同状态下的特征向量样本进行训练和识别,诊断得出往复压缩机气阀故障类型。进一步与小波多尺度熵、EMD多尺度熵方法所提取特征向量识别结果进行对比,结果表明:该方法具有更高的识别率,为往复压缩机故障诊断提供了一种新途径。     

基于LMD与多尺度排列熵的往复压缩机故障特征提取方法

往复压缩机是用于压缩和输送气体的机械设备,针对其振动信号特征,提出基于LMD与多尺度排列熵的往复压缩机轴承间隙故障特征提取方法。利用具有保形特性的Hermite插值法替代传统LMD中滑动平均法构造均值与包络函数,提高LMD对非平稳信号的分解精度;以改进的LMD方法分解各状态下的振动信号,依据相关性系数筛选包含故障状态主要信息的PF分量;利用多尺度排列熵对各PF分量进行定量描述,并以平均类间样本距离对尺度因子进行优选,得出可分性良好的特征向量;利用SVM识别轴承间隙故障的类型,以识别准确率为依据,通过与不同方法所提取的特征向量进行对比,验证了方法的有效性。     

基于CEEMDAN SVM的液压泵故障诊断方法研究

由于液压泵故障振动信号微弱和不平稳的特性,造成特征向量提取和故障诊断困难。针对这些问题,提出一种CEEMDAN与支持向量机结合的故障诊断方法。将传感器测得的液压泵故障振动信号进行CEEMDAN分解,得到多个固有模态函数（IMF）,并计算其样本熵作为支持向量机的输入特征向量,以诊断液压泵的故障类型。液压泵故障诊断实验结果证明了该方法的有效性和优越性。     

基于SDP图像特征和ANNC的液压泵故障诊断

针对液压泵故障诊断中特征提取和模式识别等关键环节,提出了基于SDP图像特征和ANNC的液压泵故障诊断方法。该方法首先通过SDP方法对液压泵振动信号进行变换,得到不同故障状态下的极坐标雪花图;然后从图像处理的角度,提取出反映雪花花瓣不同的形状特征并组成故障特征向量;最后通过ANNC对故障特征向量进行分类识别,判断液压泵的故障状态。液压泵故障诊断实例表明,SDP图像特征可以对故障进行表征,ANNC则进一步提升了识别准确率,验证了方法的有效性。     

基于广义CP张量分解和多尺度排列熵的液压泵故障诊断

针对现有液压泵故障诊断算法故障识别精度低、实测信号中存在冗杂信息和无关成分干扰等问题,提出了一种在高维空间对液压泵振动信号进行处理和模式识别的方法。首先利用L9wner矩阵将一维时间序列信号进行高维张量化,然后基于广义CP张量分解(GCP)算法,根据数据分布类型选择适当的损失函数以确定最佳低秩模型,实现对液压泵采集得到的振动信号进行分解,降低分解损失,提高分解精度。最后选择分解结果中与原始信号相似度最高的模式分量,计算其多尺度排列熵(MPE)值进行液压泵不同故障类型的特征识别。将该文所提方法应用于液压泵故障实验台的实测数据分析,验证了其在液压泵故障诊断中的有效性。     

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。     

A roller bearing fault diagnosis method based on hierarchical entropy and support vector machine with particle swarm optimization algorithm

Targeting the non-linear dynamic characteristics of roller bearing faulty signals, a fault feature extraction method based on hierarchical entropy (HE) is proposed in this paper. SampEns of 8 hierarchical decomposition nodes (e.g. HE at scale 4) are calculated to serve as fault feature vectors, which takes into account not only the low frequency components but also high frequency components of the bearing vibration signals. HE can extract more faulty information than multi-scale entropy (MSE) which considers only the low frequency components. After extracting HE as feature vectors, a multi-class support vector machine (SVM) is trained to achieve a prediction model by using particle swarm optimization (PSO) to seek the optimal parameters of SVM, and then ten different bearing conditions are identified through the obtained SVM model. The experimental results indicate that HE can depict the characteristics of the bearing vibration signal more accurately and more completely than MSE, and the proposed approach based on HE can identify various bearing conditions effectively and accurately and is superior to that based on MSE.     

基于多特征融合多核学习支持向量机的液压泵故障识别方法

提出基于多特征融合多核学习支持向量机的液压泵故障识别方法。该方法首先对原始信号进行集总经验模态分解,然后分别用AR模型和奇异值分解两种特征提取方法提取故障特征,最后将不同类型的特征分别用相应的核函数进行映射,用多核学习支持向量机来识别液压泵的工作状态和故障类型。实验结果表明该方法显著地提高了故障诊断的准确性。     

基于VMD-MDE和ELM的柱塞泵微弱故障诊断

针对早期微弱故障信号易受噪声干扰、难以提取和识别的问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)多尺度散布熵(multiscale dispersion entropy,简称MDE)和极限学习机(extreme learning machine,简称ELM)的柱塞泵微弱故障诊断方法。首先,采集各状态的振动信号进行VMD分解,得到若干模态分量,根据各模态分量Hilbert包络谱中特征频率能量贡献率大小,提出以归一化特征能量占比(feature energy ratio,简称FER)为重构准则的变分模态分解特征能量重构法(variational mode decomposition feature-energyreconsitution,简称VMDF),对各模态分量进行信号重构;其次,计算重构信号的MDE,对各尺度散布熵进行分析,选择有效尺度散布熵作为特征向量;最后,将提取的特征向量输入ELM完成故障模式识别。柱塞泵不同程度滑靴端面磨损故障的实验结果表明,该方法不仅提高了模式识别效率,还可以更好地反映故障程度变化规律,具有较好的应用性。     

基于小波包分解与DAG SVM的柱塞泵故障诊断

针对柱塞泵检测诊断中故障特征模糊、成因复杂、难以准确定位的问题,结合决策树与支持向量机提出一种基于小波包分解与DAG SVM的柱塞泵故障诊断方法。该方法预先对所用C SVM和RBF核函数的参数进行优化,而后采用db5小波包对泵体振动信号进行三层分解以提取特征向量,将特征向量输入支持向量机完成其训练及模式识别过程。同时设计了柱塞泵故障诊断的一体化装置,通过模拟不同故障,利用已知故障样本完成支持向量机的训练过程,进而对待测样本进行故障模式识别。诊断结果与样本已知状态相符,验证了该方法的准确性。     

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。     

基于奇异值融合的机械设备盲信息提取

针对机械设备的故障特征信息提取问题,提出了基于奇异值融合的机械盲信息提取方法。首先,由机械振动测量信号分离振动源信号,并进行包络解调组成包络信号矩阵,进而进行奇异值分解,提取矩阵的奇异值均值和奇异值熵作为故障特征信息;然后,针对分离矩阵直接进行奇异值分解,提取奇异值作为故障特征信息;最后,将包络信号矩阵奇异值均值、奇异值熵和分离矩阵奇异值进行特征层信息融合作为机械设备的故障特征信息。将该方法应用于液压齿轮泵可以有效地提取机械设备盲特征信息。     

基于经验模态分解与深度森林的液压泵健康评估

提出了一种基于经验模态分解和深度森林的方法,用于分析液压泵出口压力,从而进行健康状态评估。通过试验系统采集了不同工作时间下液压泵的出口压力信号,利用经验模态分解的方法对其进行分解,分别得到一组本征模态函数,提取其特征;结合原始信号典型时域特征,最终构成信号的特征向量。采用深度森林的方法进行不同健康状态的分类。实验结果表明,所提方法的分类结果准确率可达97%,采用经验模态分解和深度森林结合的方法可以有效提高液压泵健康状态评估的准确率。     

Natural gas pipeline small leakage feature extraction and recognition based on LMD envelope spectrum entropy and SVM

As it is difficult to identify the scale and aperture of small leaks occurring in a natural gas pipeline, this paper proposes a small leak feature extraction and recognition method based on local mean decomposition (LMD) envelope spectrum entropy and support vector machine (SVM). First, LMD is used to decompose the leakage signals into several FM–AM signals, i.e. into product function (PF) components. Then, based on their kurtosis features, the principal PF components that contain most of the leakage information are selected. Wavelet packet decomposition and energy methods are used to analyze and then reconstruct the principal PF components. The Hilbert transform is applied to these reconstructed principal PF components in order to acquire the envelope spectrum, from which the envelope spectrum entropy is obtained. Finally the normalized envelope spectrum entropy features are input into the SVM as leakage feature vectors in order to enable leak aperture category identification. By analyzing the acquired pipeline leakage signals in field experiments, it shows that this method can effectively identify different leak categories.     

基于ICEEMDAN-GRNN神经网络的往复泵故障诊断方法研究

往复泵作为石油石化行业重要的输送设备,通过振动监测手段来保证系统的安全稳定运行具有重要的现实意义.如何对往复泵的非平稳和非线性信号提取特征并进行准确识别是诊断中的关键问题.针对往复泵故障特征的提取,提出了一种利用ICEEMDAN-GRNN神经网络相结合的诊断方法.首先利用ICEEMDAN对采集的原始信号进行分解得到若干...