多尺度高阶奇异谱熵和 GA-VPMCD 方法在转子故障智能诊断中的应用

• 作者: 杨宇 程军圣 罗颂荣
• 来源期刊: 中国机械工程
• 学科: 工学
• 关键词: 多尺度高阶奇异谱熵 基于变量预测模型分类识别 遗传算法 转子系统 故障诊断
• 年，卷（期）: 2014,（21）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 2912-2917,2924
• 页数: 7页
• 分类号: TH165.3|TN911.7
• 字数: 5736字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2014.21.014

摘要

首先，针对转子故障振动信号的非高斯、非线性特征，提出了多尺度高阶奇异谱熵的概念，并将其用于转子故障特征提取；然后，针对新的小样本多分类识别方法---基于变量预测模型分类识别的模型选择问题，结合融合诊断思想和遗传算法，提出了 GA-VPMCD 分类识别方法。最后提出了基于多尺度高阶奇异谱熵和 GA-VPMCD 的转子故障诊断方法。试验结果验证了该方法的有效性和优越性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨宇		170	5200	44.0	68.0
2	程军圣		210	5603	44.0	69.0
3	罗颂荣		29	138	7.0	10.0