基于信息熵的涡旋压缩机振动信号分析

为了定量描述涡旋压缩机的运行状态,应用信息熵理论,建立了一种基于时域的奇异谱熵、频域的功率谱熵、时 频域小波能量谱熵和小波空间特征谱熵的振动信号分析方法,并作为综合评价涡旋压缩机振动状态的定量特征指标。实现了在恒转速条件下涡旋盘固有频率的识别,定量分析了动涡盘轴向振动、径向柔性机构及轻微液击等对压缩机的影响。揭示了变转速条件下涡旋盘3种周期激变的运动形式及信息熵随着压缩机转速变化的规律。研究结果为涡旋压缩机故障诊断提供了基础数据。     

信息熵融合的PSO‑SVC涡旋压缩机故障诊断

针对涡旋压缩机振动信号的不稳定性及难以获取大量故障样本的问题,提出了一种信息熵融合与粒子群优化（particle swarm optimization,简称PSO）的支持向量回归（support vector classification,简称SVC ）涡旋压缩机故障诊断方法。通过奇异谱熵和功率谱熵分析,分别提取振动信号时域与频域特征,采用变分模态分解（variational mode decomposition,简称VMD ）能量熵衡量故障振动信号时?频域特征,利用因子分析融合奇异谱熵、功率谱熵和能量熵值得到单一评价指标特征向量。将评价指标作为PSO-SVC模型的输入,通过训练建立PSO-SVC涡旋压缩机故障分类模型。实验结果表明,该方法在小样本情况下,仍能有效地对涡旋压缩机4种典型故障类型进行分类,准确率达到94.5%。     

基于信息熵的滚动轴承声发射信号故障诊断

利用声发射信号进行低速滚动轴承故障检测.在状态特征提取的基础上,从信息融合的思想出发,建立一种基于时域的奇异谱熵、频域的功率谱熵、时-频域的小波能谱熵和空间特征谱熵的故障诊断方法,并作为综合评价滚动轴承运行状态的定量特征指标.     

基于信息熵熵距的涡旋压缩机故障诊断

为研究涡旋压缩机的故障特征,提出一种基于信息熵和熵距的诊断方法。分析了涡旋压缩机工作状态下的信息熵,并将其作为故障特征,结合欧氏距离提出熵距的概念理论,再由振动信号检测验证该理论。应用该方法,对转子和轴承的故障区分度可达到89%,对其它故障也能明确诊断,平均准确率达到84.2%,上述结果与实验结果相接近。熵距可作为综合评价涡旋压缩机振动状态的定量特征指标,能更准确全面地反映故障的特征,同时给复合故障诊断提供了一种新的思路。     

旋转机械振动信号的信息熵特征

从信息融合的思想出发 ,针对单个和多个振动传感器 ,在时域、频域以及时 -频域系统、深入地研究了定量评价旋转机械振动状态的方法 ,提出了反映不同域中振动能量分布不确定性的奇异谱熵、功率谱熵、涡动状态特征熵、小波空间特征熵等信息熵特征。通过对实际信号的分析表明 ,这些信息熵形成了有效综合评价转子振动状态的特征指标。     

基于奇异值分解降噪与排序熵的涡旋压缩机故障特征提取方法

针对涡旋压缩机故障信号非平稳且非线性的特点,提出一种基于奇异值分解降噪与排序熵的涡旋压缩机故障特征提取方法。这一方法首先对原始信号进行奇异值分解,根据奇异值差分谱确定降噪阶次,并进行信号重构,得到降噪信号;然后提取降噪信号的排序熵特征值,基于此建立涡旋压缩机典型故障的排序熵特征模型。试验结果表明,通过这一方法得到的涡旋压缩机故障特征鲜明清晰,为其状态监测与故障诊断提供了依据。     

飞机发动机转子振动特征提取方法诊断

在研究航空发动机振动机理和分析转子故障对应的振动信号特征的基础上,采用经验模态分解方法对发动机机壳上测得的振动信号进行分解。由于振动信号的时频特性可以更有效地揭示转子故障,因此它被用于时频域以提取振动特征。首先将转子振动信号与EMD的固有模式函数的能量状态及其与原始信号的相关性进行比较。然后,在确定IMF包含的主要故障信息的基础上,分别在时域,频域和时频域评估三种信息熵。最后,转子故障诊断的特征向量由每个IMF计算得到的三个信息熵值和小波包分解得到的小波包空间特征的谱熵构成。结果表明,基于时频分析的经验模态分解方法能够有效地提取非平稳故障信号的特征向量。这为航空发动机转子故障诊断中的振动分析提供了一种系统的定量特征选择方法。     

基于信息熵和α稳定分布的滚动轴承故障诊断方法

为了更快、更准确的对滚动轴承的故障状态进行诊断,提出了一种结合信息熵(information entro-py,IE)和α稳定分布(alpha stable distribution,ASD)参数的特征融合方法IE-ASD,基于振动信号对滚动轴承进行故障诊断.首先提取振动信号的时域、频域和时-频域的四种IE(奇异谱熵、功率谱熵、小波空间特征谱熵和小波能谱熵)和估计ASD的四个参数,构建特征向量;然后,利用粒子群优化算法(particle swarm optimiza-tion,PSO)对支持向量机(support vectors machine,SVM)参数寻优,并用所构建的特征向量对其训练和故障诊断;最后,利用凯斯西储大学轴承数据库的数据验证该方法的有效性,并与由IE、ASD各自构建特征向量的诊断结果进行对比.结果表明:所提出的方法能精确的判断滚动轴承的故障位置,且比未进行特征融合的方法有更高的准确率.     

涡旋压缩机零部件振动贡献的试验研究

振动是涡旋压缩机常见的故障特征,它将影响到整机的工作性能。为了研究涡旋压缩机主要零部件对整机的振动贡献率,将涡旋压缩机系统简化为多输入单输出模型,建立了涡旋压缩机振动测试试验系统,开展了振动采集信号的时域和频域分析,依据层次分析法建立了信号互功率谱和偏相干函数的判断矩阵赋值规则,最终获得了主要零部件对整机的振动贡献比值。结果表明,转子系统动平衡是引发整机振动的主要来源,传动轴主轴承位置振动贡献比值最大,可以将该位置作为整机振动的敏感测量点。这将为涡旋压缩机的振动监测与故障诊断提供有益参考。     

立式涡旋压缩机的振动分析

从时域和频域两种方式着手，对立式涡旋压缩机的振动进行了分析。在时域内，基于动力学分析，重点讨论了动涡旋盘曲轴的振动特点，建立了振动分析力学模型的数学模型，在频域内，根据实验测得的数据，获得涡旋压缩机实际运转时的振动信号频域功率谱。     

New method of fault diagnosis of rotating machinery based on distance of information entropy

This paper introduces the basic conception of information fusion and some fusion diagnosis methods commonly used nowadays in rotating machinery. From the thought of the information fusion, a new quantitative feature index monitoring and diagnosing the vibration fault of rotating machinery, which is called distance of information entropy, is put forward on the basis of the singular spectrum entropy in time domain, power spectrum entropy in frequency domain, wavelet energy spectrum entropy, and wavelet space feature entropy in time-frequency domain. The mathematic deduction suggests that the conception of distance of information entropy is accordant with the maximum subordination principle in the fuzzy theory. Through calculation it has been proved that this method can effectively distinguish different fault types. Then, the accuracy of rotor fault diagnosis can be improved through the curve chart of the distance of information entropy at multi-speed.     

基于信息熵贴近度和证据理论的旋转机械故障诊断方法

从信息融合的思路出发,建立反映振动能量的旋转机械故障状态的信息熵特征,如奇异谱熵、功率谱熵、小波空间状态特征谱熵和小波能谱熵。通过试验,建立了旋转机械典型故障下的信息熵期望值,即获得基于信息熵的故障诊断标准特征向量。由于传感器的不确定性和故障的多样性,提出采用D-S证据理论来对4种信息熵进行信息融合。根据越相似模式间的距离越短的思路,提出采用信息熵贴近度来建立证据理论的基本可信度分配,以基于基本可信数的决策方法来作为故障模式识别方法。通过实例计算,证明基于信息熵贴近度和证据理论的旋转机械故障诊断方法是故障模式定量识别的一种可行的新方法。     

基于熵带与DS理论的焊缝等级磁记忆量化评价

针对焊缝不同等级的磁记忆特征提取及定量评价难题,提出信息熵带与D-S理论联合的磁记忆定量评价模型。以Q235B焊接试件为实验材料,通过焊缝疲劳损伤试验,对照X射线定量评价标准,引入能够反映焊缝损伤程度的奇异谱熵、功率谱熵和小波空间能谱熵,分别提取不同损伤等级对应的这3种信息熵及其熵带的特征值,构建基于信息熵带数学期望的各等级贴近度公式,以信息熵贴近度作为证据体,建立基本可信度分配函数,通过D-S理论的证据组合原理将基本可信度进行信息融合,依据D-S诊断规则输出焊缝缺陷等级的定量识别结果,建立基于信息熵带和D-S证据理论联合的焊缝等级磁记忆评价模型。结果表明焊缝等级识别的不确定度为0.008,为实际工程中焊缝缺陷等级磁记忆定量化评定提供新的思路和方法依据。     

基于熵带法与PSO优化的SVM转子故障诊断

对转子故障信号的信息熵带作为支持向量机(support vector machine,简称SVM)的训练样本,基于粒子群算法(particle swarm optimization,简称PSO)优化SVM分类器结构参数进行了研究.对试验模拟获得的故障信号进行了时域、频域、时-频域的信息熵带计算,得到了奇异值谱熵、功率谱熵、小波空间谱熵及小波能谱熵4种熵带,并对熵带进行预处理,建立了一种基于故障信号的信息熵带作为特征量,用PSO解决SVM结构参数优化设置的转子故障识别方法.将该方法应用于转子系统在线故障诊断中,结果表明,所设计的算法具有训练速度快,测试时间短、分类准确率高等特点.     

基于DT-CWT自适应Teager能量谱的轴承早期故障诊断

针对滚动轴承早期故障特征信息难以识别以及带通滤波器参数设置依赖使用者经验等造成共振带不能有效确定并自适应提取的问题,提出了频带幅值熵的概念。在此基础上,将双树复小波变换和Teager能量谱结合,提出了基于双树复小波自适应Teager能量谱的早期故障诊断方法。首先,利用双树复小波将采集到的振动信号分解为不同频带的子信号,并计算各子带的频带幅值熵;然后,将熵值按升序排列后依次作为阈值,提取频带幅值熵大于阈值的子带,依据峭度指标确定最佳阈值,从而自适应并且有效地提取出共振带;最后,对共振带进行Teager能量谱分析,即可从中准确地识别出轴承的故障特征频率。通过信号仿真与实验数据分析验证了该方法的有效性。     

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.     

极大熵谱法及其在滚动轴承故障诊断中的应用

针对轴承运行状态采用极大熵谱法建立了 AR模型 ;并计算出轴承正常及故障状态的时序模型。对饱含着信号的时间序列进行了故障敏感因子计算、极大熵谱分析 ,对滚动轴承故障进行了定性的诊断 ,同时将功率谱和极大熵谱进行比较分析 ,为诊断提高可靠信息     

基于多特征融合的APF中IGBT开路故障特征提取

为可靠地进行有源电力滤波器中IGBT开路故障诊断,提出一种基于多特征融合的有源电力滤波器IGBT故障特征提取方法。该方法采集三电平APF主电路中钳位二极管桥臂电压作为测试信号,对其进行小波分解,提取各频段的能量系数、功率谱熵、奇异谱熵以组成多特征参数矩阵,然后进行特征降维构成特征向量矩阵。在理论分析的基础上,进行了相应的实验分析,首先基于该测试信号得到不同工作状态下测量波形,并与其他测试信号波形进行比较;既而,利用核模糊C均值聚类方法对所提取特征对故障类型的区分性能进行分析,并对三相整流桥谐波源在负载突变和触发角变化时做了特征提取适应性实验;最后,搭建APF实验平台进行测试。实验结果表明,基于二极管端电压的测量方法可以有效区分不同工作状态,所采用的多特征融合提取方法克服了单特征的片面性,各种工况下的区分性能良好。