基于相对小波能量与灰色相似关联度的转子系统故障诊断
发布时间：2021-01-05 04:40
针对转子系统故障时,其各频带能量分布与其故障状态之间存在映射关系,提出了基于相对小波能量与灰色相似关联度的转子系统故障诊断。采用小波分解法将轴承加速度振动信号分解为细节部分和近似部分的小波系数,这些小波系数分别对应不同频带信号,利用得到的小波系数计算相对小波能量。由于灰色相似关联度分析对小样本模式识别具有良好的分类效果,以能量分布为元素构造特征矢量,通过计算不同状态下轴承振动信号的灰色相似关联度来判断故障类型。结果表明,该方法有效应用于转子系统故障诊断。
【文章来源】：工具技术. 2020年08期
【文章页数】：4 页
【部分图文】：
转子故障识别流程
表1 小波分解得到的频带 分解信号 频带(kHz) 分解层数 D1 12～24 1 D2 6～12 2 D3 3～6 3 D4 1.5～3 4 D5 0.75～1.5 5 A5 0～0.75 6将转子正常信号、不平衡和不对中障信号进行小波分解,系数进行重构,得到5个细节信号D1-D5和一个近似信号A5。图4为三种工况下的能量分布。可以看出,每种工况下的相对小波能量明显不同,其中,三种工况下的相对小波能量ρ1和ρ6的变化不明显,在正常工况下,相对小波能量ρ5值最大。在故障状态时,ρ5值显著降低;ρ2值在故障状态下明显下降;相对小波能量ρ3和ρ4在故障出现时显著增加。由图还可以看出,四种工况下的相对小波能量分布不同,因此相对小波能量可作为判别故障类型的特征矢量。表2为随机的每种工况下计算得到的5组能量分布。
表4 标准故障模式特征矢量与待识别样本故障识别结果 样本编号 待识别样本与标准故障模式的灰色相似关联度/相似关联度 γ1 γ2 γ3 γ4 识别结果 1 0.8830/0.5642 0.7952/0.6523 0.8581/0.7625 0.8304/0.5365 正常 2 0.9257/0.5621 0.7191/0.7136 0.8109/0.6521 0.8334/0.5536 正常 3 0.9444/0.9513 0.7095/0.6325 0.7980/0.7712 0.8196/0.5641 正常 4 0.9124/0.9625 0.7467/0.7436 0.8546/0.8842 0.8879/0.7452 正常 5 0.9324/0.9135 0.7146/0.5214 0.8936/0.6958 0.8234/0.8316 正常 6 0.9476/0.9135 0.8635/0.5249 0.8235/0.6654 0.8768/0.4216 转子不平衡 7 0.9245/0.9514 0.7675/0.5693 0.8367/0.7451 0.8879/0.7741 转子不平衡 8 0.9468/0.9521 0.8684/0.8815 0.8945/0.5246 0.8267/0.8416 转子不平衡 9 0.9357/0.9523 0.7278/0.4698 0.8290/0.7492 0.8950/0.8814 转子不平衡 10 0.9467/0.9013 0.7265/0.5216 0.9457/0.9216 0.8218/0.8146 转子不平衡 11 0.9438/0.9260 0.7185/0.7029 0.8276/0.8019 0.8264/0.5563 转子不对中 12 0.8896/0.8365 0.8457/0.7519 0.8243/0.7156 0.8758/0.6215 转子不对中 13 0.9537/0.9836 0.7428/0.7145 0.8178/0.5569 0.8254/0.6259 转子不对中 14 0.9254/0.9236 0.7379/0.6529 0.8265/0.1462 0.8865/0.8715 转子不对中 15 0.9384/0.6936 0.7243/0.7429 0.7784/0.4369 0.8376/0.7159 转子不对中图3 三种工况下的相对小波能量
本文编号：2958040
【文章来源】：工具技术. 2020年08期
【文章页数】：4 页
【部分图文】：
转子故障识别流程
表1 小波分解得到的频带 分解信号 频带(kHz) 分解层数 D1 12～24 1 D2 6～12 2 D3 3～6 3 D4 1.5～3 4 D5 0.75～1.5 5 A5 0～0.75 6将转子正常信号、不平衡和不对中障信号进行小波分解,系数进行重构,得到5个细节信号D1-D5和一个近似信号A5。图4为三种工况下的能量分布。可以看出,每种工况下的相对小波能量明显不同,其中,三种工况下的相对小波能量ρ1和ρ6的变化不明显,在正常工况下,相对小波能量ρ5值最大。在故障状态时,ρ5值显著降低;ρ2值在故障状态下明显下降;相对小波能量ρ3和ρ4在故障出现时显著增加。由图还可以看出,四种工况下的相对小波能量分布不同,因此相对小波能量可作为判别故障类型的特征矢量。表2为随机的每种工况下计算得到的5组能量分布。
表4 标准故障模式特征矢量与待识别样本故障识别结果 样本编号 待识别样本与标准故障模式的灰色相似关联度/相似关联度 γ1 γ2 γ3 γ4 识别结果 1 0.8830/0.5642 0.7952/0.6523 0.8581/0.7625 0.8304/0.5365 正常 2 0.9257/0.5621 0.7191/0.7136 0.8109/0.6521 0.8334/0.5536 正常 3 0.9444/0.9513 0.7095/0.6325 0.7980/0.7712 0.8196/0.5641 正常 4 0.9124/0.9625 0.7467/0.7436 0.8546/0.8842 0.8879/0.7452 正常 5 0.9324/0.9135 0.7146/0.5214 0.8936/0.6958 0.8234/0.8316 正常 6 0.9476/0.9135 0.8635/0.5249 0.8235/0.6654 0.8768/0.4216 转子不平衡 7 0.9245/0.9514 0.7675/0.5693 0.8367/0.7451 0.8879/0.7741 转子不平衡 8 0.9468/0.9521 0.8684/0.8815 0.8945/0.5246 0.8267/0.8416 转子不平衡 9 0.9357/0.9523 0.7278/0.4698 0.8290/0.7492 0.8950/0.8814 转子不平衡 10 0.9467/0.9013 0.7265/0.5216 0.9457/0.9216 0.8218/0.8146 转子不平衡 11 0.9438/0.9260 0.7185/0.7029 0.8276/0.8019 0.8264/0.5563 转子不对中 12 0.8896/0.8365 0.8457/0.7519 0.8243/0.7156 0.8758/0.6215 转子不对中 13 0.9537/0.9836 0.7428/0.7145 0.8178/0.5569 0.8254/0.6259 转子不对中 14 0.9254/0.9236 0.7379/0.6529 0.8265/0.1462 0.8865/0.8715 转子不对中 15 0.9384/0.6936 0.7243/0.7429 0.7784/0.4369 0.8376/0.7159 转子不对中图3 三种工况下的相对小波能量
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