基于EI-Infogram与RLADTree的滚动轴承故障诊断

作者：刘鲲鹏; 夏均忠; 于明奇; 陈成法; 吕麒鹏

来源：军事交通学院学报, 2018, 20(07): 90-95.

DOI：10.16807/j.cnki.12-1372/e.2018.07.020

• 滚动轴承
• 故障诊断
• 信息图
• 增强改进信息图
• 正则化逻辑交替决策树

利用信息图算法进行滚动轴承故障诊断过程中,针对信息图算法缺陷引起的共振频带优选效果不佳问题,提出增强改进信息图(EI-Infogram),并与正则化逻辑交替决策树(RLADTree)相结合,实现滚动轴承智能化故障诊断。首先,通过优化信息图平均谱负熵算法,提出改进信息图方法,并引入非局域均值降噪算法,进一步增强其优选能力;然后,应用EI-Infogram构建带通滤波器进行信号滤波,并计算其峭度、多尺度熵等特征参数;最后,建立RLADTree模型,智能识别轴承正常、外圈故障和内圈故障3种技术状态。结果表明:EI-Infogram的优选效果较好,与RLADTree相结合,提高了故障诊断精度与效率。

• 单位
  中国人民解放军军事交通学院