基于多重分形的往复压缩机分级诊断研究

应用多重分形理论实现了往复压缩机振动信号的故障特征提取。广义维数Dq作为故障特征参数能够很好地反映往复压缩机的工作状态。广义维数谱中Dq的最大值与最小值之差△Dq反应了振动信号波动的大小,通过比较压缩机两级正常与故障状态下的△Dq之差,可以评定哪一级出现了故障,实现往复压缩机运行状态的分级诊断。对多种故障类型的大量数据分析验证了此方法的有效性。     

故障诊断中的多重分形分析

建立了模拟实际故障的实验装置,采集了碰摩故障、油膜振荡及碰摩和油膜振荡相互作用的耦合故障振动信号。运用多重分形理论,对实测故障信号计算出多重分形广义维数,重点讨论广义分形维数谱和奇异谱,并提出广义维数谱能和奇异谱能的概念,并以两谱能作为特征量,实现对故障特征的提取与识别。研究表明:将广义维数谱能和奇异谱能结合使用,有利于分析识别故障信号,增强可靠性。该研究为复杂旋转机械故障诊断提供了一种识别方法。     

基于多个无标度区多重分形理论的齿轮故障诊断

针对齿轮故障振动信号具有多重分形特征,提出多个无标度区的多重分形理论与神经网络相结合的机械故障诊断方法。该方法采用多重分形理论计算齿轮振动信号的多分形谱和广义分形维数,并将多分形谱能和广义分形维数谱能作为特征量,构成二维特征向量。将该特征向量作为概率神经网络的输入参量,并对采自齿轮故障台的振动信号进行故障分类。实验证明,与单一无标度区多分形谱理论特征提取方法相比较,所提出的方法能更精密刻画振动信号特征,并获得更高的识别率。     

基于过程分段多重分形的往复压缩机故障诊断研究

根据往复压缩机工作的阶段性对其振动加速度信号进行分段,应用多重分形理论对各个阶段信号进行故障特征提取。多重分形谱能够刻画信号的细节特征,将可明显区分的谱参数作为特征量,实现了对往复压缩机的故障诊断。经过对2D12型往复压缩机振动加速度实测数据的多重分形谱计算,结果表明谱参数Δα、α(f_(max))、Δf和B组成的特征向量可明显区分出其不同的故障状态,验证了该方法的有效性。     

碰摩耦合故障诊断识别的分形方法研究

为了研究碰摩故障、油膜振荡及碰摩和油膜振荡相互作用耦合故障,建立了模拟3种故障的实验装置,采集了故障振动信号。运用多标度分形理论,计算了故障振动信号分形维数并绘出广义维数谱,由此提出广义维数能谱的概念,并以广义维数能谱作为特征量,实现了对3种故障特征的提取与识别。提出了用广义维数能谱作为分析识别故障信号的判据,为复杂旋转机械故障诊断提供一种识别方法。     

基于多重分形与SVM的齿轮箱故障诊断研究

针对齿轮箱振动信号的非平稳性和非线性,提出一种多重分形和支持向量机相结合的故障诊断方法。运用多重分形理论方法对齿轮振动信号进行分析,通过分析发现多重分形谱和广义维数作为故障特征能够很好地反映齿轮箱的工作状态;对支持向量机的参数利用粒子群优化算法进行优化,并将齿轮箱振动信号的多重分形特征量作为支持向量机的输入参数以识别齿轮的故障类型。实验结果表明,该方法在样本较小的情况下能够准确对齿轮箱的故障类型进行分类。     

多重分形方法在耦合故障诊断分类中的应用研究

运用多重分形理论,提出广义维数最小二乘法的计算公式,对实测的时域信号进行了广义维数计算,得到广义维数序列值,并从广义维数中获取盒维数、信息维数、关联维数以及敏感维数。对故障样本进行功率谱分析、广义维数计算分析,找出谱能量与分形维数的关系,对用分形维数分析故障的强度提供了依据。另外运用广义维数序列和数学方法相结合提出分形诊断分类方法,用广义维数最大相关系数和广义维数序列单值优化逼近原理方法,对待检信号的耦合故障分别进行了试验数据与理论响应模拟数据的诊断、识别分类,收到了良好的一致效果。通过对转子系统故障诊断的实例说明从广义维数中提取的各分形维数都能较好地对故障状态进行诊断、识别;且耦合故障的分形诊断分类方法具有较好的实效性。     

多重分形在旋转机械故障诊断中的应用

针对旋转机械故障特点 ,提出利用多重分形广义维数来描述信号特征 ;以振动信号模式空间样本库为基础 ,给出利用维数相关系数进行故障识别的旋转机械故障诊断方法。应用于圆盘故障诊断 ,效果令人满意     

旋转机械动态特性的分形特征及故障诊断

运用多重分形理论,提出广义维数最小二乘法的计算公式,对实测的时域信号进行了广义维数计算,得到广义维数序列值,并从广义维数中获取盒维数、信息维数、关联维数以及敏感维数,对故障样本进行广义维数计算分析,找出用分形维数分析识别故障的依据。此外,运用广义维数序列和数学方法相结合提出分形诊断分类方法,用广义维数最大相关系数和广义维数序列单值优化逼近原理方法,对待检信号的耦合故障分别进行了试验数据与动态振型数据的诊断、识别分类,收到了良好的一致效果。通过对转子系统故障诊断的实例说明从广义维数中提取的各分形维数都能较好地对故障状态进行诊断、识别,且耦合故障的分形诊断分类方法具有较好的实效性。     

基于广义维数的故障特征提取及诊断研究

从分形原理出发，以广义维数理论为基础，建立以振动信号的广义维数、广义维数谱图、敏感维数为特征组的模式空间样本库。一方面，通过计算实测信号的广义维数，提取其敏感维数，进而对实测信号的裂纹故障进行诊断识别。另一方面，通过对待检信号与不同裂纹深度信号的广义维数相关系数计算、分析、比较，可估计出待检信号的裂纹深度，说明广义维数相关系数分析方法，能对圆盘的裂纹故障进行较好地定量分析和识别。     

基于非线性复杂测度的往复压缩机故障诊断

往复压缩机以多源非线性冲击振动信号为主,应用传统方法难以从振动信号中提取故障特征,为此提出一种基于非线性复杂测度的往复压缩机故障诊断方法。以气阀正常、阀片有缺口、阀片断裂及弹簧损坏4种状态下往复压缩机气阀振动信号为分析数据,在小波阈值降噪处理的基础上,采用均值符号化方法计算信号的归一化Lempel-Ziv复杂度(Lempel-Zivcomplexity,LZC)指标,分别给出各状态相应的LZC特征区间,利用BP人工神经网络对各状态信号的有效值特征、功率谱能量特征及LZC特征分别进行训练和测试,结果表明LZC更能准确区分不同状态的往复压缩机气阀故障,为往复压缩机故障诊断和维修决策提供了一种有效方法。     

基于相空间重构和K-L变换的压缩机故障诊断

为有效利用往复式天然气压缩机故障工作状态下振动系统的非线性特征,采用了一种集相空间重构技术K-L变换为一体的特征提取和特征压缩方案,并成功应用于对某型压缩机的故障诊断。用相空间重构提取了高维的征取量,为了降低特征维数,引入K-L变换进行特征压缩。通过对3类典型故障类别一定样本数量的振动数据进行仿真,仿真结果表明该方法提取的特征量,具有很好的聚类性,能很好地把3类故障区分,达到对故障诊断的目的。     

多振动信号的时频相干多分形特征提取

为充分利用多个同步采样的振动信号进行机械设备的故障诊断,提出了搭建多振动信号时频相干网络并提取其多分形特征的方法。首先,将每个振动信号作为一个节点,根据所关心的物理问题,按适当的方式将各个节点连接成网;其次,对网络中相邻的每对节点做交叉小波变换,得到时频相干谱,借助小波领袖来估计时频相干谱的多分形谱,用曲线拟合的方法来提取多分形谱的形态特征;最后,利用特征融合与维数约简方法,对已得到的所有特征进行融合和降维,从而得到整个网络的最终特征。该方法给出了一个提取多振动信号时频相干多分形特征的框架,并在某高射机枪自动机的裂纹故障诊断中取得了成功应用,具有广泛的适用范围。     

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.     

基于多源信息融合的往复式压缩机故障诊断方法

往复式压缩机结构复杂,振动激励源多,故障关联性较强,需要依靠多种类型的传感器所采集的信息来对往复式压缩机故障进行诊断。在融合往复式压缩机多种类型传感器采集的特征信息基础上,提出一种基于多源信息融合的往复式压缩机故障诊断方法,构建信息融合诊断框架。利用往复式压缩机多种类型传感器所采集的数据信息构建特征证据体,使用径向基神经网络对每个证据体进行初步诊断,根据加权证据融合理论融合各个证据体初步诊断结果,得到最终诊断结果。使用提出的方法对往复式压缩机3种工况的试验数据进行融合诊断,诊断结果表明：使用加权证据融合理论融合多源传感器信息的诊断结果可信度高,不确定性小,能够准确对往复式压缩机故障状态进行诊断识别。     

往复压缩机气阀故障模拟实验与诊断研究

气阀是往复压缩机最易发生故障的部件。本文在分析气阀故障原理的基础上,首次在大型往复压缩机实验平台上对吸气阀、排气阀进行了一系列破坏性实验,对现场机组气阀的各类故障情况进行了真实模拟,最大限度地保证采集到的振动及温度信号与实际机组的故障信号相符合,利用BH5000R在线监测诊断系统对故障特征进行了识别和分析,结果表明,该方法能够有效识别往复压缩机气阀的故障特征。     

小波多重分形及其在振动信号分析中应用的研究

不同于许多基于FFT的信号分析方法,多重分形谱分析的是信号的几何结构特征。以前,多重分形谱的计算方法都有其固有的缺点,使多重分形谱的应用受到限制。而小波局部极大模方法因其简单性和有效性,近来在多重分形谱计算方面受到了广泛的关注。较系统地阐述了多重分形的概念和多重分形谱的小波局部极大模计算方法,讨论了多重分形谱在故障诊断领域的应用途径,并用多重分形谱对不平衡、油膜涡动、联轴器不对中和碰摩等旋转机械的4种典型故障的振动信号进行了事例研究。研究结果表明,多重分形谱能够很好的反映振动信号的几何结构特征,为机械设备故障诊断提供了又一种有效的方法。     

混沌分形理论在往复压缩机气阀故障诊断中的应用

提出用关联维数来定量描述往复压缩机气阀的工作状态,进而对气阀进行故障诊断.首先采用基于经验模态分解和奇异谱分析的基本思想,对气阀不同状态下的信号进行降躁处理,然后计算了信号的关联维数.分析结果表明,气阀不同运行状况对应的关联维数明显不同,因此可以用关联维数作为气阀不同工作状态的特征参数,从而提高了设备故障诊断的准确率.     

基于虚拟仪器的往复压缩机小波分析系统

利用虚拟仪器技术开发机械设备状态监测与故障诊断系统,是机械故障诊断领域中的研究热点。以LabVIEW软件为开发环境,开发了往复压缩机振动信号多层小波分析系统,系统可对振动信号进行多层小波分解和重构。通过对故障状态与正常工作状态下的振动信号的对比分析,能实时发现运行中的压缩机所存在的故障。该研究方法能够为压缩机的检测提供一种新的切实可行的方案。