基于VMD与SVM的电梯鼓式制动器故障诊断研究

• 作者: 郝家琦 徐金海 鲍超超 郑雷骏 唐波
• 来源期刊: 机电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 电梯鼓式制动器 故障诊断 变分模态分解 支持向量机 振动特征提取 参数优化
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 起重机械与运输机械|Lifting Machinery and Transport Machinery
• 页码范围: 112-119
• 页数: 8页
• 分类号: TH17|TU857
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4551.2022.01.017

摘要

传统的电梯制动器诊断方法存在操作繁琐、精度不高且易受环境影响等问题,为此,提出了一种基于变分模态分解(VMD)与支持向量机(SVM)的电梯鼓式制动器故障诊断方法.首先,采集电梯运行过程中制动器振动的加速度信号,并利用VMD对振动信号进行了分解;然后,根据频谱分析结果选取了模态函数(IMF),并通过计算样本熵,对制动器的工况进行了表征,对电梯正常状态与故障状态的信号进行了特征提取;为了增强信号特征提取能力,使用相关系数与能量指标作为适应度函数,解决了VMD的参数选取问题,采用松鼠搜寻算法(SSA)得到了信号分解的最优值;最后,基于SVM对电梯鼓式制动器的故障进行了诊断.研究结果表明:通过对电梯实测数据结果进行分析,可证明该诊断方法能够有效识别两种鼓式制动器的常见故障,总体识别率达到96％;该结果证明该故障诊断方法是可行的,可满足电梯制动器的故障诊断要求.