航天器传动部件振动数据稀疏多分类 智能故障诊断

• 作者: 何昱超 姚斌 王栋 贺王鹏 陈彬强
• 来源期刊: 航天器环境工程
• 学科: 工学
• 关键词: 传动链 故障诊断 多分类器 稀疏表示 航天器轴承 分形小波
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 359-364
• 页数: 6页
• 分类号: TP277.3
• 字数: 4605字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-1379.2018.04.009

摘要

针对航天器传动链机械零部件发生故障时训练数据稀缺以及信号的强非平稳\非线性特点,提出了动态数据驱动的子空间稀疏多分类智能故障诊断算法.首先对采集的单一传感器动态信号进行分形小波变换,生成常规和非常规二进小波尺度.然后对生成的各子空间提出基于故障能量指标的稀疏多分类器,以监测部件的故障特征频率为搜索目标,在子空间的包络解调谱上计算特征频率及其倍频附近的能量峰值,导出特定故障模式的稀疏评价指标,以各种故障模式的最大值识别和判定故障类型.所提出的算法完全实现了无人工监督的智能故障诊断.最后以航天器轴承故障诊断为例验证了该算法的有效性.所研究算法的泛化能力较强,技术路线同样适用于其他航天器传动部件的在线监测与故障智能预警.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姚斌	厦门大学航空航天学院	81	380	10.0	15.0
2	贺王鹏	西安电子科技大学空间科学与技术学院	7	18	2.0	4.0
3	陈彬强	厦门大学航空航天学院	15	57	3.0	7.0
4	王栋		5	6	2.0	2.0
5	何昱超	厦门大学航空航天学院	4	3	1.0	1.0