采用时域与时频域联合特征空间的转子系统碰磨故障诊断

• 作者: 冀大伟 李浦 葛庆 袁奇 赵柄锡
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 碰磨故障诊断 时域分析 时频域分析 可分度函数
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 页码范围: 75-84
• 页数: 10页
• 分类号: TH17|TH133
• 语种: 中文
• DOI: 10.7652/xjtuxb202001010

摘要

针对转子系统早期碰磨故障,提出了一种基于时域和时频域联合特征提取和分析的方法,并采用该方法对简单转子摸型进行了故障诊断.基于 BP神经网络和影响函数法,建立了滑动轴承单盘转子碰磨故障动力学摸型,并对转子系统碰磨故障进行了数值摸拟;分别采用统计学和小波包分解方法,对振动信号的时域和时频域特征进行了提取,综合两者建立了碰磨故障的特征空间,并采用支持向量机(SVM)摸型对比分析了基于时域、时频域和综合两者特征空间的故障诊断效果,在此基础上,通过引入可分度函数,将正常振动信号与故障信号同时考虑,对各特征的可分度进行了分析和排序;根据特征分析结果,将特征空间分为高可分度区域和低可分度区域,分别针对单特征和组合特征对碰磨故障进行识别.研究结果表明:单特征的碰磨故障识别率与其可分度函数值呈正相关;组合特征识别效果要优于单特征,且高可分度区域内的组合特征识别效果要明显优于低可分度区域,针对本文所建碰磨故障样本空间,高可分度区域内随机三特征组合平均故障识别率达到 90％以上.文中提出的故障特征提取和分析方法可为复杂故障的识别提供参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁奇	西安交通大学能源与动力工程学院	41	383	12.0	18.0
5	冀大伟	上海电气电站设备有限公司汽轮机厂技术发展处	6	12	2.0	3.0
6	李浦	西安交通大学能源与动力工程学院	10	64	5.0	8.0
10	赵柄锡	西安交通大学能源与动力工程学院	2	0	0.0	0.0