基于多传感器信号分析的故障诊断

发布时间：2017-06-26 10:11

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【摘要】：为解决复杂环境中难以诊断的机械故障,以振动信号和温度、压力等测量信号为基础,建立一种基于多种传感器信号分析的故障诊断模型。针对振动信号,采用小波包对原始振动信号进行分解,提取特征值组成原始特征向量,然后采用粗糙集方法对原始特征向量进行特征约简,将约简后的分类规则作为对向神经网络的训练集。针对温度、压力等测量信号,将各个传感器测量的数据融合形成特征向量,利用遗传算法优化的BP神经网络对其进行训练和模式识别。最后对这两类信号的诊断结果进行融合,构成了一种复合故障诊断模型。实验证明,该诊断模型有较高诊断精度和准确度。
【作者单位】： 南通大学电气工程学院;
【关键词】： 小波包 粗糙集 神经网络 信息融合 故障诊断
【基金】：国家自然科学基金(61403217) 江苏省产学研前瞻性联合创新项目(BY2014081-03) 南通大学校级资助省级立项研究生科研创新项目基金(KYLX_1307,YKC14020)
【分类号】：TH17
【正文快照】： 0引言故障诊断方法是在检测基础上发展起来的一整套方法,不同的故障诊断方法虽然不同,但其大体实施过程基本相同[1]。随着计算机技术及数字信号处理技术的快速发展,机械设备也更为大型化和复杂化。因此,当机械设备发生故障时,其故障原因及故障点就更难以确定。面对某些场合,单

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4 李t

本文编号：485751