基于Rough Set理论的典型振动故障诊断

• 作者: 张燕平 李建兰 黄树红
• 来源期刊: 动力工程
• 学科: 工学
• 关键词: 能源与动力工程 汽轮发电机组 振动 故障诊断 Rough Set理论 信息熵
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 自动控制与监测诊断
• 页码范围: 76-79
• 页数: 4页
• 分类号: TP277
• 字数: 3814字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-6761.2008.01.017

摘要

在分析旋转机械振动特点和Rough Set理论的基础上,针对传统的频谱分析方法对质量不平衡、动静碰摩、支座松动等3种典型故障识别效率低的缺点,提出了一个基于Rough Set的振动故障诊断模型.该模型根据故障和能量的映射关系,分别在时域、频域、时一频域中定义4种信息熵作为条件属性,推导了3种典型振动的决策规则,实现了对振动信号中不一致信息的处理.通过汽轮发电机组振动实验对上述方法进行了验证.结果表明,该模型能够很好地识别这3种典型故障.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄树红	华中科技大学能源与动力工程学院	144	2035	25.0	37.0
2	张燕平	华中科技大学能源与动力工程学院	54	623	14.0	23.0
3	李建兰	华中科技大学能源与动力工程学院	23	188	8.0	12.0