局域波信息熵在高速自动机故障诊断中的应用  被引量:10

High-Speed Automaton Fault Diagnosis Based on Local Wave and Information Entropy

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作  者:潘宏侠[1] 都衡 马春茂[3] 

机构地区:[1]中北大学机械与动力工程学院,太原030051 [2]重庆青山工业有限责任公司,重庆402761 [3]西北机电工程研究所,咸阳712099

出  处:《振动.测试与诊断》2015年第6期1159-1164,1205,共6页Journal of Vibration,Measurement & Diagnosis

基  金:国家自然科学基金资助项目(51175480)

摘  要:针对自动机工作时的短时冲击信号特征,首先,对其运动形态进行分解,截取与故障构件动作相对应的振动信号进行分析;其次,利用多层小波包分解截取信号,对其频率成分及能量分布进行研究;然后,将小波包分解后频带能量大的信号重构进行局域波分解,同时提取局域波奇异谱熵、边际谱熵和特征空间谱熵定量描述信号状态的时域、频域和能量的变化,并将其作为故障特征量;最后,利用遗传算法的全局寻优能力对支持向量机的参数进行优化,建立了遗传支持向量机(genetic algorithms-support vector machine,简称GA-SVM)模型,将提取的特征量输入其中进行故障分类识别,并将识别结果与空间穷尽搜索支持向量机(support vector machine,简称SVM)的识别结果进行对比。In regards to the short-term impact signal feature generated when the automaton works,first,the automaton movement patterns are decomposed,and vibration signals corresponding to the motion of the fault component are intercepted as the analysis object.Second,the multi-wavelet packet decomposition is used to intercept signals,and the frequency components and distribution of energy are studied.Signals after wavelet packet decomposition,which have larger band energy,are reconstructed to conduct local wave decomposition,while local wave singular spectrum entropy,marginal spectrum entropy and spatial spectral entropy are extracted as fault features to quantitatively describe the signal state changes in time domain,frequency domain and energy.Finally,the global optimization capability of genetic algorithms is used to optimize the parameters of support vector machine(SVM).A GA-SVM model is established and the classification recognition results based on the extracted features are compared to the identify results of space exhaustive search SVM.

关 键 词:局域波 信息熵 自动机 遗传支持向量机 小波包分解 

分 类 号:TH17[机械工程—机械制造及自动化]

 

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